%0 Journal Article
%A 彭延峰  程军圣  杨宇  李宝庆
%T 自适应最优化窄带分解方法及其应用
%D 2016
%R 
%J 振动与冲击
%P 1-6
%V 35
%N 15
%X 提出了自适应最优化窄带分解(adaptive optimization narrow-band decomposition，AONBD)方法。该方法将信号分解转化为对滤波器参数的优化问题，以得到信号的最优化解为优化目标，在优化过程中将信号自适应的分解成多个内禀窄带分量(intrinsic narrow-band components，INBC)。AONBD分为两步，首先通过优化得到最优的滤波器，然后使用该滤波器对信号进行滤波以得到信号的最优化解。阐述了AONBD的基本原理及分解步骤。采用仿真信号将AONBD方法与自适应最优化时频分析(adaptive sparsest time-frequency analysis，ASTFA)方法及经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)方法进行对比。结果表明，AONBD在抑制端点效应和模态混淆、抗噪声性能、提高分量的正交性和准确性等方面具有一定的优越性。对转子振动信号的分析结果表明，AONBD能有效应用于机械故障诊断。<br>
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_5838.shtml