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论文类型：会议论文

发表时间：2008-07-27

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关键字：Hilbert时频谱;时频谱重心;循环平稳;支持向量机;设备状态识别;滚动轴承;故障诊断

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。