窄带信号分析方法依靠带通滤波器滤除了窄频带外的干扰分量，从而能专注于窄带内信号的分析，非常适用于强噪声、大干扰情况下滚动轴承微弱冲击信号的特征提取，只是最优频带的选择非常具有挑战性和不确定性，极容易受到带内噪声、独立频率分量、准周期冲击分量等干扰成分的影响。鉴于此，采用一种基于优化信息频带的旋转机械故障诊断方法对滚动轴承进行故障诊断，运行环境为MATLAB R2018A。
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擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。