Hilbert谱特征提取与支持向量机的状态识别方法研究

• 作者: 周帅 孙志辉 李宏坤
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: Hilbert时频谱 特征提取 重心 循环平稳性 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 第八届全国动力学与控制学术会议(哈尔滨08)推荐发表论文
• 页码范围: 131-134
• 页数: 4页
• 分类号: TN911|TH113
• 字数: 2895字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3835.2009.06.031

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宏坤	大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室	95	684	15.0	21.0
5	周帅	大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室	13	126	6.0	11.0
6	孙志辉	大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室	2	15	1.0	2.0