基于支持向量机的离心机振动信号采集及分析  

作　　者：王烁 王洪[1] 贾真帝 

机构地区：[1]重庆理工大学,重庆400054

出　　处：《设备管理与维修》2023年第5期33-37,共5页Plant Maintenance Engineering

摘　　要：为更准确地判断离心机工作状态,使用动态信号采集仪对离心机进行信号采集,并对数据进行预处理。使用支持向量机模型,提取离心机振动信号的时域和时频域信息作为其状态特征,使用主成分分析(PCA)降维技术得到低维、冗余信息较小、对状态信息表达一致的低维特征矩阵。将特征矩阵输入支持向量机进行分类识别,使用时域特征、时频域特征、时域+时频域特征作为输入,识别准确率可达90%。

关 键 词：特征提取 时域特征 PCA 支持向量机 小波包变换 

分 类 号：TH69[机械工程—机械制造及自动化]