【摘 要】
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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,
【机 构】
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大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室,上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金（50805014）,上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室开放基金（VSN-2008-04）资助
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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。
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