基于信息谱熵的支持向量机机械状态识别

• 作者: 周晓军 庞茂 杨辰龙 潘明清
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 二维谱熵 轴承 支持向量机 状态识别
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 277-280
• 页数: 4页
• 分类号: TH165
• 字数: 3066字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2005.02.017

摘要

特征提取是机械状态识别的重要内容.分析了机械振动信号的频谱特征,将二维信息谱熵作为机械状态的特征指标,应用到轴承的状态监测,直观地辨别出正常和故障两种状态.进一步将二维谱熵作为支持向量机(SVM)分类器的输入量,结果表明SVM具有良好的分类能力和计算效率,可以满足在线监测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庞茂	浙江大学现代制造工程研究所	14	171	8.0	13.0
2	周晓军	浙江大学现代制造工程研究所	239	2169	23.0	31.0
3	杨辰龙	浙江大学现代制造工程研究所	50	324	11.0	16.0
4	潘明清	浙江大学现代制造工程研究所	11	195	7.0	11.0