摘要：本发明公开了基于在线振动数据的设备固有振动模式自学习识别方法，利用小波包变换↓算法对设备振动信号x(n)进行一次去噪，得到去噪后的信号![]()
利用奇异值分解对信号![]()
进行二次去噪，得到二次去噪后的振动信号![]()
使用加窗离散傅里叶算法对去噪后的振动信号![]()
进行频谱分析，计算得到设备振动频谱；利用自学习算法训练得到设备振动频谱，最后得到设备的固有特征频率及幅值。本发明的有︾益效果是在研究对象是较为复杂的系统时，能够准确辨识出零部件特征频率。
- 专利类型发明专利
- 申请人华北电力大学（保定）;
- 发明人赵洪山;李浪;邓嵩;徐樊浩;
- 地址071003 河北省保定市北市区永华北大街619号18信箱
- 申请号CN201510024313.5
- 申请时间2015年05月21日
- 申请公布号CN104807534A
- 申请公布时间2015年07月29日
- 分类号G01H1/00(2006.01)I;
