孙志辉
- 作品数：4 被引量：9H指数：1
- 供职机构：大连理工大学机械工程学院振动工程研究所更多>>
- 发文基金：机械系统与振动国家重点实验室开放基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- Hilbert谱特征提取与支持向量机的状态识别方法研究被引量：9
- 2009年
- 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。
- 李宏坤周帅孙志辉
- 关键词：特征提取循环平稳性支持向量机
- 基于Hilbert时频谱重心与支持向量机的设备状态识别
- 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...
- 李宏坤周帅孙志辉
- 关键词：支持向量机
- 文献传递
- 基于Hilbert能量重心法的轴承状态识别方法研究
- 2009年
- 状态识别是机械系统状态监测中重要的一环,而信号的特征提取又是其中的重要一步。时域中特征中有幅值、峰-峰值等,频域中有各阶频率幅值等,上述指标各有其优缺点。时频分析中,局域波利用了希尔伯特变换的瞬时频率的概念,使得它在信号的时频表示方面得心应手。本文以轴承在10Hz、15Hz、25Hz下正常、内环故障、外环故障为例利用希尔伯特能量重心值为特征来对希尔伯特能量重心进行研究和验证。
- 孙志辉李宏坤王亮
- 关键词：支持向量机
- 基于Hilbert谱特征提取的智能识别方法研究与应用
- 机械设备故障诊断技术是一门综合性技术，但是从本质上来讲它是一个机器运行状态的模式识别问题。在故障诊断中最为重要、最为关键也最为困难的就是特征的提取，从某种角度来说特征提取的好环关系到故障诊断的成败，所以研究信号的特征提取...
- 孙志辉
- 关键词：特征提取故障诊断机械设备
- 文献传递
