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控制与决策 2009
基于EMD多模态特征融合支持向量机的故障诊断, PP. 889-893 Keywords: 故障诊断,非平稳时间序列,经验模态分解,基本模式分量,支持向量机')",故障诊断&searchField=keyword">href="#">故障诊断,非平稳时间序列,经验模态分解,基本模式分量,支持向量机 Abstract: 针对非平稳时间序列信号,提出一种基于经验模态分解(EMD)的特征提取和多模态特征融合支持向量机的故障诊断方法.首先对原始信号进行EMD分解,选择能量最大的几个基本模式分量(IMF)并提取其小波包特征,获得对每个IMF独立的特征子集;然后在每个IMF特征子集中训练SVM弱分类器,并根据各特征子集对应的IMF能量权重进行加权融合,获得故障状态的强分类器.将该方法应用于6135型柴油机振动信号故障诊断中,实验结果表明了其可行性和有效性.
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