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特征提取是机械状态识别的重要内容。分析了机械振动信号的频谱特征,将二维信息谱熵作为机械状态的特征指标,应用到轴承的状态监测,直观地辨别出正常和故障两种状态。进一步将二维谱熵作为支持向量机(SVM)分类器的输入量,结果表明SVM具有良好的分类能力和计算效率,可以满足在线监测的要求。
基于信息谱熵的支持向量机机械状态识别
【摘 要】
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特征提取是机械状态识别的重要内容。分析了机械振动信号的频谱特征,将二维信息谱熵作为机械状态的特征指标,应用到轴承的状态监测,直观地辨别出正常和故障两种状态。进一步
【机 构】
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浙江大学现代制造工程研究所
【出 处】
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传感技术学报
【发表日期】
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2005年02期
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