時頻分析技術(shù)及故障診斷工程應用

第1章緒論001
1．1時頻分析技術(shù)研究的意義001
1．2時頻分析技術(shù)的研究方法003
1．2．1基于核函數(shù)的時頻分析方法004
1．2．2基于信號分解的時頻分析方法006
1．2．2．1自適應最大投影法007
1．2．2．2基追蹤方法009
1．2．2．3經(jīng)驗模態(tài)分解法010
1．2．3基于參數(shù)模型法的時頻分析方法010
1．3本書的主要內(nèi)容011
第2章自適應拋物線核時頻分布研究013
2．1Wigner分布與模糊函數(shù)013
2．1．1Wigner分布013
2．1．2Wigner分布中的交叉項分析014
2．1．3模糊函數(shù)的概念和性質(zhì)015
2．2固定核函數(shù)時頻分布018
2．2．1時頻分辨率018
2．2．2固定核函數(shù)的缺陷019
2．3自適應拋物線核時頻分布025
2．3．1自適應核的設計原則025
2．3．2自適應拋物線核函數(shù)的提出025
2．3．3自適應拋物線核函數(shù)的優(yōu)化027
2．3．4自適應拋物線核時頻分布的數(shù)值實現(xiàn)029
2．3．5自適應拋物線核時頻分布的性能研究032
第3章基于自適應Chirplet分解的時頻分析037
3．1基于Chirplet的信號分解方法038
3．1．1線性調(diào)頻Chirplet基函數(shù)038
3．1．2基于Chirplet的信號分解原理039
3．2線性調(diào)頻基函數(shù)的參數(shù)估計方法041
3．2．1基于分數(shù)階傅里葉變換的調(diào)頻率估計原理041
3．2．2FRFT的算法043
3．2．3時頻中心與尺度因子的初步估計048
3．2．4擬牛頓參數(shù)優(yōu)化049
3．2．5參數(shù)的進一步精確估計052
3．3自適應Chirplet分解的時頻分布054
3．4自適應Chirplet分解的時頻分析性能056
3．4．1對組合調(diào)頻信號的分析056
3．4．2抗噪性能研究059
3．4．3其他類型的信號分解性能研究061
第4章基于參數(shù)模型的時頻分析063
4．1時間序列模型063
4．2時變自回歸建模065
4．3小波基函數(shù)的選擇066
4．4TVAR時變參數(shù)估計069
4．4．1TVAR模型階數(shù)的確定方法069
4．4．2時變參數(shù)估計算法研究070
4．4．3小波基時變參數(shù)估計算法研究072
4．5基于時變參數(shù)模型的時頻分析074
4．6基于時變參數(shù)模型的時頻分析性能研究075
4．6．1基于TVAR的時頻分析分辨率研究075
4．6．2基函數(shù)對TVAR時頻分析的影響077
4．6．3TVAR時頻分析的抗噪性能研究081
第5章時頻分析技術(shù)在故障診斷中的應用083
5．1轉(zhuǎn)子故障模擬試驗裝置083
5．2各時頻分析方法在轉(zhuǎn)子故障中的應用084
5．2．1自適應拋物線核在油膜渦動和油膜振蕩故障中的應用084
5．2．2自適應Chirplet時頻分析在不平衡故障中的應用086
5．2．3TVAR方法應用于不對中故障的建模分析088
5．3時頻分析方法在滾動軸承故障診斷中的應用091
5．4不同分析方法分析結(jié)果比較與討論100
5．5時序分析在塔式起重機結(jié)構(gòu)損傷中的應用102
5．5．1塔機結(jié)構(gòu)損傷仿真試驗102
5．5．2單肢試驗模型驗證106
參考文獻110