【摘 要】
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在故障诊断中,针对当前各种时频分析方法存在的问题,作者提出一种基于自适应Chirplet变换的故障诊断方法.该方法在参数粗搜索的基础上,将多维参数的最优化过程转化为传统的曲
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在故障诊断中,针对当前各种时频分析方法存在的问题,作者提出一种基于自适应Chirplet变换的故障诊断方法.该方法在参数粗搜索的基础上,将多维参数的最优化过程转化为传统的曲线拟合问题,不仅解决了交叉干扰项和时频分辨率之间的冲突,而且还具有计算量小、运算速度快和参数估计精度高等优点.实验结果表明,该算法能够有效地提取故障轴承振动信号的时频特征,其诊断效果明显优于其他时频分析方法,因此,是一种有效的故障诊断方法.
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