基于蛾火优化的自适应最稀疏时频分析方法及应用

程正阳; 王荣吉; 杨兴凯; 程军圣

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基于蛾火优化的自适应最稀疏时频分析方法及应用

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cqvip:自适应最稀疏时频分析(Adaptive and sparsest time-frequency analysis,ASTFA)方法能对复杂信号进行自适应的分解,但是初始相位函数和带宽参数取值需要人工经验,如果选择不当会严重影响ASTFA方法的分解能力。针对该问题,论文将蛾火优化(Moth-FlameOptimization,MFO)算法应用于ASTFA方法的初始相位函数和带宽参数的优化, 提出基于蛾火优化的自适应最稀疏时频分析(Moth-flame optimization based adaptive sparsest time-frequency analysis, MFO-ASTFA)方法。将MFO-ASTFA与ASTFA方法进行了对比,并将MFO-ASTFA方法应用于齿轮故障诊断,结果表明了MFO-ASTFA的优越性及有效性。

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来源
《噪声与振动控制》 |2019年第5期|185-190|共6页
作者
程正阳; 王荣吉; 杨兴凯; 程军圣;
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作者单位

中南林业科技大学机电工程学院长沙 410004;

湖南大学机械与运载工程学院长沙 410082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类柔性制造系统及柔性制造单元;
关键词
故障诊断; 自适应最稀疏时频分析; 蛾火优化算法; 齿轮;

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