基于时频图像特征提取的状态识别方法研究与应用

• 作者: 周帅 李宏坤 黄文宗
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: Hilbert时频谱 时频图像 支持向量机 同步平均
• 年，卷（期）: 2010,（7）
• 页码范围: 184-188
• 分类号: TN911|TH113
• 字数: 5905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3835.2010.07.040

摘要

介绍一种基于时频图像进行设备状态识别的新方法.论述了对振动信号应用Hilbert谱构建二维时频图像,研究时频图像三维重心与信息熵的特征提取方法构造特征向量,采用支持向量机进行设备的状态识别.并以滚动轴承不同状态的识别为例,验证方法的有效性.为提高滚动轴承振动信号特征提取的可靠性,采用多循环平均方法减小循环波动性影响.研究表明此方法能够提高设备故障诊断与状态识别的准确性.

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	黄文宗	大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0