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| 稿件标题： | 基于自适应Fourier分解同步提取变换的机械故障诊断方法 |
| 稿件作者： | 陈子慧1，李志农1，谷士鹏2，程娟2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.04.020 |
| 科学编辑： | 杨继森 博士（重庆理工大学教授） |
| 栏目名称： | 机械制造与检测技术 |
| 关键词： | 同步提取变换(SET)；自适应Fourier分解(AFD)；故障诊断；频率混叠；时频分析 |
| 文章摘要： | 传统的同步提取变换方法(synchronous extraction transform,SET)用于机械故障诊断时，要求多分量信号满足各相邻模态的瞬时频率差大于所选取的SET窗函数频率支撑范围的2倍，否则容易产生频率混叠，实际信号往往无法满足该条件。此外，信号受到噪声的影响，难以获得故障的瞬时频率。针对传统的同步提取变换在机械故障诊断中存在的不足，结合自适应Fourier分解（AFD）和同步提取变换的各自优点，提出了一种基于AFDSET的机械故障诊断方法。该方法能够有效处理频率接近的非平稳信号，准确地表达信号的瞬时频率，并且具有很快的收敛速度。仿真结果表明，提出的方法能够有效解决传统SET方法中的频率混叠，并具有更高的时频聚集性。将提出的方法应用到滚动轴承故障诊断中，诊断结果表明，该算法正确有效，能够有效提取出故障信号的频率特征。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目(52075236);江西省自然科学基金重点项目(20212ACB202005);航空科学基金重点项目(20194603001);南昌航空大学研究生专项基金项目(YC2022095) |
| 引用本文格式： | 陈子慧，李志农，谷士鹏，等.基于自适应Fourier分解同步提取变换的机械故障诊断方法［J］.兵器装备工程学报，2023，44(4)：139-145. CHEN Zihui, LI Zhinong, GU Shipeng, et al.Research on the mechanical fault diagnosis method based on adaptive Fourier decomposition and synchronous extraction transform［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(4)：139-145. |
| 刊期名称： | 2023年04期 |
| 出版时间： | 2023年4月 |
| 上线时间： | 2023年4月28日 |
| 浏览次数： | 1875 |
| 下载次数： | 41 |
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