Hilbert谱特征提取与支持向量机的状态识别方法研究

被引：8

作者：

李宏坤 ^{[1
,2
]}

周帅 ^{[1
]}

孙志辉 ^{[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 | 2009年 / 28卷 / 06期

关键词：

Hilbert时频谱; 特征提取; 重心; 循环平稳性; 支持向量机;

D O I：

10.13465/j.cnki.jvs.2009.06.022

中图分类号：

TB53 [振动、噪声及其控制];

学科分类号：

083002 ; 120402 ;

摘要：

介绍一种新的基于振动信号分析的状态识别方法,即Hilbert时频谱重心与支持向量机相结合的进行设备故障诊断的分类方法。根据信号的循环平稳性,采用同步平均对信号进行预处理,实现从时域到角度域的转换;之后进行经验模式分解,计算得到Hilbert时频谱;在此基础上计算Hilbert时频谱的重心,构建一个特征向量。最后采用支持向量机进行训练和学习,实现设备的状态识别。并以滚动轴承的状态识别为例证明此方法的有效性。研究表明,此方法有助于设备预知维修的发展。

引用

页码：131 / 134+200 +200

页数：5

共 3 条

[1] 基于支持向量机的机械故障诊断方法研究
张周锁
李凌均
何正嘉
[J]. 西安交通大学学报, 2002, (12) : 1303 - 1306
[2] EFFECTIVE VIBRATION ANALYSIS OF IC ENGINES USING CYCLOSTATIONARITY. PART II—NEW RESULTS ON THE RECONSTRUCTION OF THE CYLINDER PRESSURES[J] . J. ANTONI,J. DANIERE,F. GUILLET,R.B. RANDALL.Journal of Sound and Vibration . 2002 (5)
[3] EFFECTIVE VIBRATION ANALYSIS OF IC ENGINES USING CYCLOSTATIONARITY. PART I-A METHODOLOGY FOR CONDITION MONITORING[J] . J. ANTONI,J. DANIERE,F. GUILLET.Journal of Sound and Vibration . 2002 (5)

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