【摘 要】
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针对电机性能退化状态分析中性能退化特征难以有效提取且不能准确反映性能退化趋势的问题,通过电机失效机理分析,得到电机振动信号与性能退化状态的对应关系,给出电机振动信
【基金项目】
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北京工商大学青年教师科研启动基金项目(QNJJ201221);国家自然科学藏匿项目(51179002);北京市科技新星计划项目(2010B007)
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针对电机性能退化状态分析中性能退化特征难以有效提取且不能准确反映性能退化趋势的问题,通过电机失效机理分析,得到电机振动信号与性能退化状态的对应关系,给出电机振动信号的测量方案,提出一种基于电机振动信号分析的电机性能退化特征提取方法.上述方法采用基于Hilbert-Huang变换的边际能量谱分析来获取振动能量在整个频域上的大小和分布,根据电机自身性能的退化,在支持向量机（SVM）方法的基础上将两分类中的各个频率能量看作两个相互独立分布未知的总体,提出一种新的权重贡献分配法对频域能量进行自学习提取,最后利用提
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