点击次数：

论文类型：期刊论文

发表时间：2009-01-01

发表刊物：中国机械工程

收录刊物：Scopus、PKU、ISTIC、CSCD

卷号：20

期号：17

页面范围：2059-2062

ISSN号：1004-132X

关键字：独立成分分析; 经验模式分解; 时频图像; 子带分解; 互信息

摘要：提出了一种基于希尔伯特黄变换(HHT)和改进独立成分分析(ICA)的机械故障时频图像诊断分类方法.由于时频图像包含潜在的相关成分,应用传统ICA
   方法得不到很好的标准故障时频图像,所以运用一种基于子带互信息的改进ICA方法消除时频图像中的相关成分,获取标准故障时频图像,并根据一系列故障信号
   的时频图像在标准故障时频图像上的投影系数进行自动分类.采用该方法对获取的转子试验台的早期摩擦、基座松动、不对中故障信号的正确分类充分说明了该方法
   的有效性.