机械故障特征提取与模式分类新方法

本书首先介绍了三种新的信号处理方法应用于旋转机械运行过程故障特征分析与提取：基于经验模态分解的故障特征时频分析与提取（EMD）、基于独立分量分析的复合故障源分离与特征提取（ICA）、基于时序模型盲识别的故障特征双谱分析与提取等。再者介绍了具有优良的非平稳过程时序模式分类能力的基于一维、二维隐马尔可夫模型（1D、2D-HMM）的故障模式分类法，与上述三种方法提取的时频或二维特征相结合，在大型旋转机械启停机典型非平稳过程故障诊断与状态监测中进行了应用。此外，还介绍了一些用于转轴系统非线性故障分析的基于解释模型或知识的方法与技术。上述介绍的完整的非平稳过程故障分析与诊断是本书的一特点。