基于时频图像特征提取的状态识别方法研究与应用

被引：10

作者：

李宏坤 ^{[1
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]}

周帅 ^{[1
]}

黄文宗 ^{[1
]}

机构：

[1] 大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室

[2] 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室

来源：

振动与冲击 | 2010年 / 29卷 / 07期

关键词：

Hilbert时频谱; 时频图像; 支持向量机; 同步平均;

D O I：

10.13465/j.cnki.jvs.2010.07.052

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

介绍一种基于时频图像进行设备状态识别的新方法。论述了对振动信号应用Hilbert谱构建二维时频图像,研究时频图像三维重心与信息熵的特征提取方法构造特征向量,采用支持向量机进行设备的状态识别。并以滚动轴承不同状态的识别为例,验证方法的有效性。为提高滚动轴承振动信号特征提取的可靠性,采用多循环平均方法减小循环波动性影响。研究表明此方法能够提高设备故障诊断与状态识别的准确性。

引用

页码：184 / 188+244 +244-245

页数：7

共 11 条

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