基于TVAR的自适应时频分析及在故障诊断中的应用

• 作 者: 王胜春 韩捷 李志农 李剑峰
• 机 构: 山东建筑大学机械工程学院,郑州大学振动工程研究所,山东大学机械工程学院
• 出 处: 轴承
• 发表日期: 2007年6期
• 关键词: 滚动轴承 时变自回归模型 参数估计 时频分析 故障诊断 rolling bearing tim-evarying autoregrossive modelin

研究了非平稳信号的时变自回归（TVAR）建模方法，通过引入基函数将非平稳时变参数的辨识转化为线性时不变问题的辨识；在此基础上，应用带遗忘因子的递归最小二乘算法进行参数估计，实现了信号的自适应时频分析。通过仿真算例将该法与短时Fourier变换、Wigner分布的结果相比较，验证了该方法时频分辨率高的优越性。最后，将该方法应用于轴承的故障诊断，结果表明，该方法用于故障诊断的特征提取是有效的。