基于S变换和图像纹理信息的轴承故障智能诊断方法

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旋转机械设备发生故障时产生的振动信号具有非平稳、非线性的特点,而传统的基于傅里叶分析的方法不仅不能有效诊断故障,同时需要技术人员具备大量的专业知识,因此提出了基于时频图像纹理信息的智能故障诊断方法。分析几种时频分析方法的优缺,在此基础上对振动信号采取S变换构建时频图像,并利用图像的灰度-梯度共生矩阵提取纹理特征,最后采用支持向量机实现多类故障的诊断。实验验证了方法的有效性。
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