【摘 要】
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为解决自适应最稀疏时频分析（ASTFA）方法中初始相位函数的选择问题,采用遗传算法（GA）对ASTFA的初始相位函数进行优化,提出了GA-ASTFA方法。进一步研究了GA-ASTFA方法抑制模态混淆
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51375152）
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为解决自适应最稀疏时频分析（ASTFA）方法中初始相位函数的选择问题,采用遗传算法（GA）对ASTFA的初始相位函数进行优化,提出了GA-ASTFA方法。进一步研究了GA-ASTFA方法抑制模态混淆的能力,分析结果表明,GA-ASTFA能较好地抑制模态混淆,分解得到的分量信号精度高,且可抑制分解中的伪分量。最后将GA-ASTFA方法用于转子碰摩故障诊断,实验分析结果表明,GA-ASTFA方法能有效提取转子碰摩故障特征信息。
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