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对转子系统进行故障诊断的关键就是如何有效地提取其故障特征。基于时频分析的故障特征提取方法能较全面地提取故障信号的时频特征,是目前应用较为广泛的故障特征提取方法。基于此,本文引入一种新的时频分析方法一自适应最稀疏时频分析方法(Adaptive and Sparsest Time-Frequency Analysis,ASTFA)。在对ASTFA方法的理论进行研究与改进的基础上,将ASTFA、奇异值分解、信息熵、神经网络等方法相结合应用于转子系统的故障诊断。主要研究内容如下:1.通过仿真对比,验证了AS