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基于支持向量机的机械振动信号识别与分析
张春红 胡勇 振动信号 模式识别 支持向量机 主成分分析 傅立叶变换
随着现代科学技术和工业化的不断发展,机械设备变得越来越复杂,且综合程度和自动化程度得到不断的提高,各部件之间的联系则变得更加紧密.所以当设备在运行的过程中,如若某一部分发生微小的故障,这些变化会引起整台设备的瘫痪,这不仅会造成巨大的经济损失,还可能造成人员的伤亡.如能利用对机械设备的健康诊断技术,尽早的了解其健康状况,就可以降低事故的发生率,从而使得企业能够获得较大的收益.本文通过对不同机械振动状态进行信号采集,通过提取信号频域特征,并对该特征进行主成分分析,最后利用支持向量机对各种行为信号进行识别,实现振动信号的快速,智能分析.实验结果标明,通过提取频域特征结合机器学习算法可以将采集的四个通道(CH1~CH4),6类振动信号基本区分开.
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