自适应最优化窄带分解方法及其应用

作者：彭延峰; 程军圣; 杨宇; 李宝庆

来源：振动与冲击, 2016, 35(15): 1-6.

DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2016.15.001

• 自适应最优化窄带分解
• 内禀窄带分量
• 局部窄带信号
• 奇异局部线性算子
• 转子故障诊断

提出了自适应最优化窄带分解(Adaptive Optimization Narrow-Band Decomposition,AONBD)方法。该方法将信号分解转化为对滤波器参数的优化问题,以得到信号的最优化解为优化目标,在优化过程中将信号自适应的分解成多个内禀窄带分量(Intrinsic Narrow-Band Components,INBC)。AONBD分为两步,首先通过优化得到最优的滤波器,然后使用该滤波器对信号进行滤波以得到信号的最优化解。阐述了AONBD的基本原理及分解步骤。采用仿真信号将AONBD方法与自适应最优化时频分析(Adaptive Sparsest Time-Frequency Analysis,ASTFA)方法及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法进行对比。结果表明,AONBD在抑制端点效应和模态混淆、抗噪声性能、提高分量的正交性和准确性等方面具有一定的优越性。对转子振动信号的分析结果表明,AONBD能有效应用于机械故障诊断。

• 单位
  湖南大学; 汽车车身先进设计制造国家重点实验室