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在设备发生故障时,其故障信号往往表现为时变特性.传统的基于FFT变换的分析方法对这些时变信号往往会得出错误的结论.在此,应用一种新的时频分析方法,局域波法,对故障振动信号进行描述.由于局域波时频谱可以表示为灰度图像.因此,利用图像信息的不变矩进行故障特征提取.并且以径向基函数神经网络(RBFNN)作为故障分类器,对实际故障信号进行测试,实验证明了该方法的可行性.