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Comparison of different techniques for time-frequency analysis of internal combustion engine vibration signals 被引量:4
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作者 Yang JIN Zhi-yong HAO Xu ZHENG 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第7期519-531,共13页
In this study,we report an analysis of cylinder head vibration signals at a steady engine speed using short-time Fourier transform(STFT).Three popular time-frequency analysis techniques,i.e.,STFT,analytic wavelet tran... In this study,we report an analysis of cylinder head vibration signals at a steady engine speed using short-time Fourier transform(STFT).Three popular time-frequency analysis techniques,i.e.,STFT,analytic wavelet transform(AWT) and S transform(ST),have been examined.AWT and ST are often applied in engine signal analyses.In particular,an AWT expression in terms of the quality factor Q and an analytical relationship between ST and AWT have been derived.The time-frequency resolution of a Gaussian function windowed STFT was studied via numerical simulation.Based on the simulation,the empirical limits for the lowest distinguishable frequency as well as the time and frequency resolutions were determined.These can provide insights for window width selection,spectrogram interpretation and artifact identification.Gaussian function windowed STFTs were applied to some cylinder head vibration signals.The spectrograms of the same signals from ST and AWT were also determined for comparison.The results indicate that the uniform resolution feature of STFT is not necessarily a disadvantage for time-frequency analysis of vibration signals when the engine is in stationary state because it can more accurately localize the frequency components excited by transient excitations without much loss of time resolution. 展开更多
关键词 Short-time Fourier transform(stft) Gaussian window Time-frequency resolution limits Internal combustion(IC) engine Vibration signals Analytic wavelet transform(AWT) S transform(ST)
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Wind turbine clutter mitigation using morphological component analysis with group sparsity
2
作者 WAN Xiaoyu SHEN Mingwei +1 位作者 WU Di ZHU Daiyin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2023年第3期714-722,共9页
To address the problem that dynamic wind turbine clutter(WTC)significantly degrades the performance of weather radar,a WTC mitigation algorithm using morphological component analysis(MCA)with group sparsity is studied... To address the problem that dynamic wind turbine clutter(WTC)significantly degrades the performance of weather radar,a WTC mitigation algorithm using morphological component analysis(MCA)with group sparsity is studied in this paper.The ground clutter is suppressed firstly to reduce the morphological compositions of radar echo.After that,the MCA algorithm is applied and the window used in the short-time Fourier transform(STFT)is optimized to lessen the spectrum leakage of WTC.Finally,the group sparsity structure of WTC in the STFT domain can be utilized to decrease the degrees of freedom in the solution,thus contributing to better estimation performance of weather signals.The effectiveness and feasibility of the proposed method are demonstrated by numerical simulations. 展开更多
关键词 weather radar wind turbine clutter(WTC) morphological component analysis(MCA) short-time Fourier transform(stft) group sparsity
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Parameters estimate of recurrent quantum stochastic filter for time variant frequency periodic signals
3
作者 ZHOU Li-chun JIN Fu-jiang +1 位作者 WU Hao-han WANG Bo 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第12期3328-3337,共10页
Designing optimal time and spatial difference step size is the key technology for quantum-random filtering(QSF)to realize time-varying frequency periodic signal filtering.In this paper,it was proposed to use the short... Designing optimal time and spatial difference step size is the key technology for quantum-random filtering(QSF)to realize time-varying frequency periodic signal filtering.In this paper,it was proposed to use the short-time Fourier transform(STFT)to dynamically estimate the signal to noise ratio(SNR)and relative frequency of the input time-varying frequency periodic signal.Then the model of time and space difference step size and signal to noise ratio(SNR)and relative frequency of quantum random filter is established by least square method.Finally,the parameters of the quantum filter can be determined step by step by analyzing the characteristics of the actual signal.The simulation results of single-frequency signal and frequency time-varying signal show that the proposed method can quickly and accurately design the optimal filter parameters based on the characteristics of the input signal,and achieve significant filtering effects. 展开更多
关键词 quantum stochastic filter(QSF) parameters estimation least square(LS) short-time Fourier transform(stft)
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基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的轴承故障诊断方法 被引量:290
4
作者 李恒 张氢 +1 位作者 秦仙蓉 孙远韬 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第19期124-131,共8页
针对具有较强非平稳性和易被强烈背景噪声干扰特点的滚动轴承振动信号,提出了基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的故障诊断方法,实现了端到端的故障模式识别。首先,对滚动轴承振动信号进行短时傅里叶变换,得到时频谱样本,分为训练集和... 针对具有较强非平稳性和易被强烈背景噪声干扰特点的滚动轴承振动信号,提出了基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的故障诊断方法,实现了端到端的故障模式识别。首先,对滚动轴承振动信号进行短时傅里叶变换,得到时频谱样本,分为训练集和测试集;然后将训练集输入卷积神经网络中进行学习,不断更新网络参数;最后,将学习好参数的卷积神经网络模型应用于测试集,输出故障识别结果;通过滚动轴承故障模拟试验,进行可行性和有效性的验证。结果表明提出的方法对不同类型故障有着很高的识别精度,并可以通过增加故障数据种类和数量的方式来提高此方法的鲁棒性,是一种适应于处理"大数据"的故障诊断方法。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 短时傅里叶变换 卷积神经网络
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大型风力发电机组故障诊断综述 被引量:86
5
作者 曾军 陈艳峰 +1 位作者 杨苹 郭红霞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期849-860,共12页
开展大型风力发电机机组的状态监测和故障诊断研究,及时掌握其运行状态,及早发现其潜在故障征兆,对降低其故障率和减少其运行维修成本,从而加强大型风力发电机组的可靠运行具有重要意义。在通过对大型风力发电机组中的机械故障和电气故... 开展大型风力发电机机组的状态监测和故障诊断研究,及时掌握其运行状态,及早发现其潜在故障征兆,对降低其故障率和减少其运行维修成本,从而加强大型风力发电机组的可靠运行具有重要意义。在通过对大型风力发电机组中的机械故障和电气故障的类型及其特点进行全面分析总结的基础上,对大型风力发电机组的故障信号和故障信号处理方法进行了详尽的分析,介绍了大型风力发电机组的智能故障诊断方法,并指出现有方法的不足和未来的研究发展方向。 展开更多
关键词 风力发电机 故障诊断 短时傅里叶变换 小波变换 经验模态分解 希尔伯特-黄变换 信息融合 智能故障诊断
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几种时频分析方法的比较及应用 被引量:52
6
作者 董建华 顾汉明 张星 《工程地球物理学报》 2007年第4期312-316,共5页
地震信号属于非平稳信号,常规傅立叶变换方法不能刻画任一时刻的频率成分,无法对其进行全面的分析。时频分析方法将一维时域信号变换到二维的时频平面,全面反映地震信号的时频联合特征。本文介绍了短时傅立叶变换、连续小波变换、Wigner... 地震信号属于非平稳信号,常规傅立叶变换方法不能刻画任一时刻的频率成分,无法对其进行全面的分析。时频分析方法将一维时域信号变换到二维的时频平面,全面反映地震信号的时频联合特征。本文介绍了短时傅立叶变换、连续小波变换、Wigner-Ville分布、Cohen类分布四种时频分析方法,通过理论合成信号试算,从时间分辨率、频率分辨率,以及对多频率成份信号适应能力等方面阐述了这四种方法的优缺点,进一步分析比较了这四种方法的特点及应用效果。 展开更多
关键词 时频分析 短时傅立叶变换 连续小波变换 WIGNER-VILLE分布 Cohen类分布
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基于迁移学习与深度残差网络的滚动轴承快速故障诊断算法 被引量:49
7
作者 刘飞 陈仁文 +2 位作者 邢凯玲 丁汕汕 张迈一 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期154-164,共11页
针对现有基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法训练参数量大,训练时间长且需要大量训练样本的缺点,提出了一种基于迁移学习(TL)与深度残差网络(ResNet)的快速故障诊断算法(TL-ResNet)。首先开发了一种将短时傅里叶变换(STFT)与伪彩色处... 针对现有基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法训练参数量大,训练时间长且需要大量训练样本的缺点,提出了一种基于迁移学习(TL)与深度残差网络(ResNet)的快速故障诊断算法(TL-ResNet)。首先开发了一种将短时傅里叶变换(STFT)与伪彩色处理相结合的振动信号转三通道图像数据的方法;然后将在ImageNet数据集上训练的ResNet18模型作为预训练模型,通过迁移学习的方法,应用到滚动轴承故障诊断领域当中;最后对滚动轴承在不同工况下的故障诊断问题,提出了采用小样本迁移的方法进行诊断。在凯斯西储大学(CWRU)与帕德博恩大学(PU)数据集上进行了试验,TL-ResNet的诊断准确率分别为99.8%与95.2%,且在CWRU数据集上TL-ResNet的训练时间仅要1.5 s,这表明本算法优于其他的基于深度学习的故障诊断算法与经典算法,可用于实际工业环境中的快速故障诊断。 展开更多
关键词 迁移学习 深度学习 短时傅里叶变换(stft) 深度残差网络(ResNet) 滚动轴承故障诊断
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岩石破坏声发射时频分析算法与瞬时频率前兆研究 被引量:42
8
作者 宫宇新 何满潮 +1 位作者 汪政红 尹雨婷 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期787-799,共13页
为得到以时间、频率、幅度和动态过程为特征量的多维度瞬时频率前兆信息,为岩爆等地质灾害的预测提供原理上的支持,开展岩石破坏声发射波形分析的研究。以花岗岩单轴压缩为实例,对声发射大数据的分割、时频分析理论与算法,以及时频分析... 为得到以时间、频率、幅度和动态过程为特征量的多维度瞬时频率前兆信息,为岩爆等地质灾害的预测提供原理上的支持,开展岩石破坏声发射波形分析的研究。以花岗岩单轴压缩为实例,对声发射大数据的分割、时频分析理论与算法,以及时频分析窗函数的滤波性能的优化进行了理论分析与计算机实验。建立分割短数据的时间/频率分辨率的计算公式与大数据优化分割的基本原则;阐明时频分析窗宽度与频率域指标的优选方法;提出时频分析的综合优化算法,即:先用对声发射大数据进行最优分割、再根据短数据的特点对分析窗进行优选、用优化的短时傅里叶变换进行主频带定位、再用维格纳变换进行主频带中心频率的识别、最后对变换后的时频图进行精细化处理,以充分展现其中蕴含的动态信息。时频分析综合优化算法的应用表明:分割的短数据较好地反映了在不同应力水平下裂纹扩展的动态过程;分析窗的优化提高了时频变换的频率局部化性能并减少了频谱泄漏效应;解决了短时傅里叶变换不能精确描述主频分布的问题,避免了维格纳变换中"交叉项"的识别问题。应用多维度瞬时频率前兆可以更好地描述岩石破坏非线性过程的前兆信息,为岩石破坏的预测与机制认识提供新的、有力的手段。 展开更多
关键词 岩石力学 时频分析 前兆信息 声发射 短时傅里叶变换 维格纳变换
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结构时变模态参数辨识的时频分析方法 被引量:19
9
作者 续秀忠 张志谊 +1 位作者 华宏星 陈兆能 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期122-126,共5页
应用线性和二次时频变换方法 ,即短时傅里叶变换和魏格纳 -维尔分布 ,进行了时变结构模态参数的辨识 .通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真 ,论述了两种时频辨识方法的特点 .仿真结果表明 ,时频变换辨识方法... 应用线性和二次时频变换方法 ,即短时傅里叶变换和魏格纳 -维尔分布 ,进行了时变结构模态参数的辨识 .通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真 ,论述了两种时频辨识方法的特点 .仿真结果表明 ,时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具 ,而且魏格纳 展开更多
关键词 时变结构 模态参数 时频分析方法 参数辨识 短时傅里叶变换 魏格纳—维尔分布 谱分析
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短时傅里叶变换的时频聚集性度量准则研究 被引量:25
10
作者 赵学智 叶邦彦 陈统坚 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期948-956,共9页
为了使短时傅里叶变换(short time Fourier transform,简称STFT)获得良好的时频聚集性,必须根据信号的具体特点来选择窗长。分析了现有窗长选择准则的选择机理及其优缺点,发现归一化3阶Renyi熵准则与Stankovic准则一般只会取到窗长选择... 为了使短时傅里叶变换(short time Fourier transform,简称STFT)获得良好的时频聚集性,必须根据信号的具体特点来选择窗长。分析了现有窗长选择准则的选择机理及其优缺点,发现归一化3阶Renyi熵准则与Stankovic准则一般只会取到窗长选择范围的最大值,并分析了出现这种问题的原因,而其他准则得到的也不是最优的窗长。提出了一种新的基于对数窗能量的窗长选择准则。对数窗能量与窗长是一种非线性关系,这显著区别于普通窗能量随窗长线性增长的特性,且其增长速度与窗型无关,并在短窗和长窗具有不同的增长速度,因而能够在短窗和长窗之间取得良好的折衷。提供了仿真信号和实际信号的处理实例,其结果证明对数窗能量准则使STFT获得了良好的时频聚集性,效果优于现有的窗长选择准则。 展开更多
关键词 短时傅里叶变换 时频分析 故障诊断 窗长选择 时频聚集性
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基于特定频带的短时傅里叶分析 被引量:12
11
作者 赵成勇 何明锋 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第14期41-44,共4页
短时傅里叶分析(STFT)和小波分析部具有分析暂态谐波的能力,但两者部存在不足之处,STFT需要有一个合适的窗才能有满意的分析效果,小波分析不能得到单个的谐波频率和幅值。文中通过比较STFT和小波分析在电力系统暂态信号分析中的优缺点,... 短时傅里叶分析(STFT)和小波分析部具有分析暂态谐波的能力,但两者部存在不足之处,STFT需要有一个合适的窗才能有满意的分析效果,小波分析不能得到单个的谐波频率和幅值。文中通过比较STFT和小波分析在电力系统暂态信号分析中的优缺点,结合两者的优点,提出了基于特定频带的STFT的方法。该方法利用多分辨率分析确定暂态故障发生的时刻和暂态信号的主要频率范围,在此基础上确定STFT的时窗中心和合适的窗宽,可有效地提高STFT的精度和效率,快速、准确地得到暂态信号中主要谐波频率分量的频率和幅值,通过MATLAB仿真证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 暂态信号 特定频带 短时傅里叶分析 小波变换
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小波分解-STFT方法在地形变观测数据中的应用 被引量:22
12
作者 吕品姬 赵斌 +2 位作者 陈志遥 张燕 李正媛 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2011年第5期136-140,共5页
把小波分解与短时傅里叶变换(STFT)相结合,实现了对信号高频部分和低频部分的精细分解,同时给出信号高频部分的时频谱,结果直观明确,计算过程简单。这种方法不仅可以作为连续形变观测数据的常规分析方法,也可用于其他连续观测数据的分析。
关键词 小波分解 短时傅里叶变换 连续形变 高频信号 时频谱
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基于时频加窗短时傅里叶变换的LFM干扰抑制 被引量:21
13
作者 张玉恒 吴启晖 王金龙 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期1361-1364,共4页
通过对线性调频(LFM)信号分数阶傅里叶变换的分析,该文提出了一种基于时频加窗短时傅里叶变换(TFW-STFT)的LFM干扰抑制算法。由于提出的时频窗对LFM干扰具有较好的频域能量聚集性能,因此TFW-STFT对信号的影响要小于无聚集性能的短时傅... 通过对线性调频(LFM)信号分数阶傅里叶变换的分析,该文提出了一种基于时频加窗短时傅里叶变换(TFW-STFT)的LFM干扰抑制算法。由于提出的时频窗对LFM干扰具有较好的频域能量聚集性能,因此TFW-STFT对信号的影响要小于无聚集性能的短时傅里叶变换。仿真结果证明该算法在信噪比损失和系统误比特率上明显优于基于短时傅里叶变换的算法。 展开更多
关键词 干扰抑制 时频窗 短时傅里叶变换
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基于短时傅里叶变换的风机叶片裂纹损伤检测 被引量:16
14
作者 乌建中 陶益 《中国工程机械学报》 2014年第2期180-183,共4页
风机叶片由于材料复杂性和结构不对称性,其振动信号表现出时变特点.将短时傅里叶变换(STFT)应用于风机叶片裂纹检测中,基于仿真信号以验证短时傅里叶变换处理时变信号的可行性,然后运用短时傅里叶变换分析叶片在健康状态及不同裂纹损伤... 风机叶片由于材料复杂性和结构不对称性,其振动信号表现出时变特点.将短时傅里叶变换(STFT)应用于风机叶片裂纹检测中,基于仿真信号以验证短时傅里叶变换处理时变信号的可行性,然后运用短时傅里叶变换分析叶片在健康状态及不同裂纹损伤状态下自由衰减振动信号及其变化规律,为叶片裂纹检测提供一种合理方法. 展开更多
关键词 短时傅里叶变换(stft) 时变信号 风机叶片 裂纹检测
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深度神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量:14
15
作者 彭彬森 夏虹 +3 位作者 王志超 朱少民 杨波 张汲宇 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期155-162,共8页
为了对滚动轴承发生的故障类型进行诊断,从而提升设备的安全性,提出了一种基于深度残差神经网络的智能故障诊断方法,并使用多传感器融合技术对深度残差神经网络进行了改进,使得诊断模型的识别精度和鲁棒性得到进一步提高.首先,通过多传... 为了对滚动轴承发生的故障类型进行诊断,从而提升设备的安全性,提出了一种基于深度残差神经网络的智能故障诊断方法,并使用多传感器融合技术对深度残差神经网络进行了改进,使得诊断模型的识别精度和鲁棒性得到进一步提高.首先,通过多传感器技术来获取丰富的设备运行状态信息,然后利用时频分析方法短时傅里叶变换提取原始振动信号的初级特征信息,最后利用深度残差网络的强大学习能力,进一步提取初级特征信息中的高级特征信息,并识别设备的故障类型,从而实现滚动轴承的故障诊断.为了验证所提出方法的有效性,使用滚动轴承实验数据对方法进行了测试,同时与基于深度卷积神经网络和单传感器故障诊断模型进行对比,研究结果表明,提出的智能方法不仅能对故障进行准确识别,而且具有相当良好的泛化能力和抗噪能力,其故障精度达到了100%,在单传感器或多传感器受到强噪声干扰时,分别实现诊断精度至少为93.78%和82.54%. 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 多传感器技术 深度残差神经网络(DRNN) 短时傅里叶变换(stft)
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雷达式生命探测仪中人体与动物识别技术的研究 被引量:12
16
作者 王健琪 郑崇勋 +1 位作者 路国华 荆西京 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1161-1164,共4页
雷达式生命探测仪通过检测生命体的呼吸信号来确定废墟、建筑物内等一些用肉眼无法观测到的生命体时,不仅关心生命体是否存在,而且需要知道生命体为人体还是动物。本文利用短时傅利叶变换对生命体的呼吸信号进行变换,并通过奇异值分解... 雷达式生命探测仪通过检测生命体的呼吸信号来确定废墟、建筑物内等一些用肉眼无法观测到的生命体时,不仅关心生命体是否存在,而且需要知道生命体为人体还是动物。本文利用短时傅利叶变换对生命体的呼吸信号进行变换,并通过奇异值分解有效地提取特征矢量进行模式识别,能够成功地识别人体和动物。实验结果表明,基于短时傅利叶变换的奇异值分解法能够稳定、有效地提取特征矢量,从而便雷达式生命探测仪对生命体进行较准确地识别。 展开更多
关键词 雷达式生命探测仪 短时傅立叶变换 奇异值分解 模式识别
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基于短时傅立叶变换谱图的非平稳信号时延估计方法 被引量:9
17
作者 字正华 石庚辰 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期19-23,共5页
目前的时延估计算法多数只能应用于平稳信号,针对非平稳信号时延估计,提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)谱图的瞬时频域相关法。通过仿真表明,基于短时傅立叶变换谱图的瞬时频域相关法的时延估计可以达到克拉美-罗界。对STFT谱图瞬时... 目前的时延估计算法多数只能应用于平稳信号,针对非平稳信号时延估计,提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)谱图的瞬时频域相关法。通过仿真表明,基于短时傅立叶变换谱图的瞬时频域相关法的时延估计可以达到克拉美-罗界。对STFT谱图瞬时频域相关法与三种基于WVD时间延迟估计方法进行了比较,结果表明,提出的基于STFT谱图的瞬时频域相关法可获得最佳效果。 展开更多
关键词 非平稳信号 时延估计 短时傅立叶变换(stft) Wigner-Ville分布(WVD) 激波信号
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基于STFT时频谱系数收缩的信号降噪方法 被引量:12
18
作者 郭远晶 魏燕定 周晓军 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1090-1096,1201,共7页
针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步... 针对旋转机械故障振动信号的降噪问题,提出一种基于短时Fourier变换(short time Fourier transform,简称STFT)时频谱系数收缩的信号降噪方法。先将信号进行STFT,得到其时频谱。由于谱系数为复数,故根据模值大小进行谱系数收缩,并利用步长迭代算法在0到谱系数最大模值的区间内估计最优阈值。迭代运算过程中,首先,分别采用基本的硬阈值函数和软阈值函数进行系数收缩;然后,以改进风险函数为阈值评价标准,估计最优阈值;最后,利用最优阈值重新进行谱系数收缩,对得到的新谱进行STFT逆变换,重构降噪后的时域信号。仿真信号与试验数据的处理结果表明,利用所估计的最优阈值,STFT时频谱系数硬、软阈值函数收缩方法均能够实现噪声混合信号的降噪。 展开更多
关键词 故障诊断 信号降噪 短时Fourier变换 步长迭代算法 改进风险函数 最优阈值估计 谱系数收缩
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超细颗粒悬浊液超声衰减谱与声速谱测量研究 被引量:11
19
作者 侯怀书 苏明旭 蔡小舒 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期241-247,共7页
将短时傅里叶变换应用于超细颗粒两相介质中超声脉冲信号处理和时频谱联合分析,采用变声程方式,提出了一种对超细颗粒两相介质声衰减谱与声速谱同时测量的方法,并对平均粒径281nm的ZnO-H2O悬浊液超声衰减谱与声速谱进行实验研究。
关键词 超声 短时傅里叶变换 衰减谱 声速谱
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一种脊线提取方法在轴承故障诊断中的应用 被引量:11
20
作者 陈剑 杨斌 +3 位作者 黄凯旋 蔡坤奇 刘圆圆 刘幸福 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1157-1163,共7页
针对Crazy Climber算法脊线识别能力低、提取脊线与实际脊线有差距等问题,通过对该算法中Climber的移动规则和局部最优峰值提取方法进行改进,提出了一种改进的Crazy Climber算法。首先对时域信号进行短时傅里叶变换获取时频矩阵,再用改... 针对Crazy Climber算法脊线识别能力低、提取脊线与实际脊线有差距等问题,通过对该算法中Climber的移动规则和局部最优峰值提取方法进行改进,提出了一种改进的Crazy Climber算法。首先对时域信号进行短时傅里叶变换获取时频矩阵,再用改进的Crazy Climber算法对时频矩阵进行脊线提取,最终获得可以反映频率随时间变化的时频脊线。仿真信号分析结果证明了该算法优于原始的Crazy Climber算法。将该算法用于轴承的故障诊断中,可准确提取故障阶次。 展开更多
关键词 时频分析 短时傅里叶变换 Crazy Climber算法 脊线提取 故障诊断
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