基于Winger分布和奇异值分解的轴承故障诊断
秦洪懋1
孙嘉兵2
孙宁1
1.浙江农业商贸职业学院,绍兴3120002.东北电力大学自动化工程学院,吉林132012
摘要：为了充分挖掘Winger时频谱有效信息,研究提出一种基于振动信号Winger分布和奇异值分解相结合的轴承故障诊断方法.首先运用Winger分布分析原始振动信号,然后基于奇异值分解的方法分析Winger谱矩阵,得到反映机械故障状态特征的特征序列,最后将振动信号的Winger谱奇异值作为特征向量,使用支持向量机(SVM)进行故障诊断.实验结果表明,该方法能有效的提取故障特征.
关键词：轴承故障振动信号奇异值分解Winger分布支持向量机
分类号：TH165.3(机械制造工艺)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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