非平稳信号的时变自回归建模及其在轴承故障诊断中的应用

摘要：

基于时变自回归(TVAR)方法实现了非平稳随机信号的参数化建模,提出采用最小信息准则确定模型阶数.通过多分量线性调频仿真信号的时变谱估计,表明该方法分辨率高,没有交叉项的干扰,计算速度快.在仿真分析的基础上,应用参数化时频谱和BP神经网络方法进行滚动轴承故障信号的分类和辨识,并基于能量法对时频图进行特征提取.分析结果表明,时变自回归方法的拟合精度高,能有效提取轴承故障信号特征,同时结合神经网络能对故障进行准确诊断.

关键词：时变自回归、非平稳信号、谱估计、神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50675153;北京市先进制造技术重点实验室开放项目10200531

在线出版日期：2008-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：558-562