基于最大熵谱估计的工程非平稳信号的频谱分析研究与实践

大型机电设备的运行过程常常为非平稳运行过程,其动态的状态信号也常表现为非平稳性信号。非平稳过程往往包含着丰富的设备状态信息,也包含了丰富的故障信息,因此研究工程中的非平稳信号分析和特征提取方法对提高诊断的准确率具有十分重要的意义。采用基于最大熵谱估计(MESE)的方法对机电设备故障诊断中的实时工程非平稳信号进行频谱估计,以期进一步提高其分析精度和准确性,并与传统的谱分析方法进行了对比。