自调谐振动模型

诊断精度超91%

非平稳工况下实现参数自整定，显著提升故障特征的可解释性。

Zhang, Mian · Yunzhe, Liu · 李斌 · Shuangye, Yang · Xiangyang, Chen · 75378083 · 75378084 · Zhenyue, Gu

Mechanical Systems and Signal Processing 2025

参数信息

分类准确率

91.30 %

分类准确率

93.61 %

技术优势

无需人工调参

通过损失函数约束的梯度下降自动调整模型参数，无需依赖专家经验。

抗噪声干扰

参数自整定过程在梯度下降框架下进行，能够避免噪声对参数估计的干扰。

应用场景

• 旋转机械状态监测：可在变转速下自适应提取故障特征，替代传统依赖人工调参的振动监测方案。
• 非平稳信号处理：结合VMD与阶次跟踪，在转速波动时精确定位瞬时阶次分量，用于非平稳信号分析。