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基于Hilbert时频谱重心与支持向量机的设备状态识别

李宏坤  周帅  孙志辉  
【摘要】:随着社会化大生产的发展,准确的状态识别对于机械设备的预知维修非常重要。本文介绍一种新的状态识别方法-时频谱重心与支持向量机相结合的方法。首先对同步平均得到的信号进行经验模式分解,并计算Hilbert时频谱;之后计算时频谱的重心,得到一个特征向量。最后采用支持向量机进行训练何学习,以此来识别设备的运行状态。为验证方法的有效性,以滚动轴承的故障诊断为例验证了此方法的正确性。结果分析表明,此方法能够促进设备预知维修的发展。

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