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文獻名稱：基于EMD和支持向量機的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究

    前言：機械設備的診斷過程包括診斷信息獲取、故障特征信息提取和狀態(tài)識別三部分。其中,故障特征提取和狀態(tài)識別是診斷的關鍵。本文將時頻分析的新方法—經(jīng)驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,簡稱EMD)和模式識別的新技術—支持向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)相結合應用于旋轉(zhuǎn)機械故障診斷當中。EMD方法基于信號的局部特征時間尺度,可把信號分解為若干個內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,簡稱IMF)之和,分解出的各個IMF分量突出了數(shù)據(jù)的局部特征,對其進行分析可以更準確有效地把握原數(shù)據(jù)的特征信息。此外,由于每一個IMF所包含的頻率成分不僅僅與采樣頻率有關,更為重要的是它還隨著信號本身的變化而變化,因此EMD方法是一種自適應的時頻局部化分析方法,它從根本上擺脫了Fourier變換的局限性,具有很高的信噪比,非常適用于非平穩(wěn)、非線性過程。針對旋轉(zhuǎn)機械故障振動信號的非平穩(wěn)特征,本文將EMD方法引入旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取當中,對其基本理論進行了研究,對其邊界效應提出了解決方案,并在此基礎上提出了五種基于內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的故障特征提取方法。支持向量機有...
    The process of machinery fault diagnosis includes the acquisition of information and extracting feature and recognizing conditions of which feature extraction and condition identification are the priority. A novel method of time-frequency analysis, Empirical Mode Decomposition (EMD) and the comparatively recent development of pattern recognition techniques, Support Vector Machines (SVMs), are combined and applied to the rotating machinery fault diagnosis. EMD is based on the local characteristic time scale ...

文獻名稱 基于EMD和支持向量機的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究

Article Name
英文(英語)翻譯 Research on Fault Diagnosis Methods for Rotating Machinery Based on Empirical Mode Decomposition and Support Vector Machine;

作者 楊宇; 導師:于德介;

Author

作者單位
Author Agencies 湖南大學;

文獻出處
Article From 中國科學院上海冶金研究所; 材料物理與化學(專業(yè)) 博士論文 2000年度

關鍵詞 旋轉(zhuǎn)機械; 故障診斷; 特征提取; 狀態(tài)識別; 時頻分析; 經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）; 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)（IMF）; Hilbert-Huang變換（HHT）; 人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANNs）; 支持向量機（SVMs）;

Keywords Rotating Machinery;Fault Diagnosis;Feature Extraction;Condition Recognition;Time-frequency Analysis;Empirical Mode Decomposition （EMD）;Intrinsic Mode Functions （IMFs）;Hilbert-Huang Transform （HHT）;Art

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  本文關鍵詞：基于EMD和支持向量機的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。