- 专利标题: 基于瞬时频谱熵与信噪能量差的故障能量区域边界识别及特征提取方法
- 专利标题(英): Fault energy region boundary recognition and feature extraction method based on instantaneous spectral entropy and signal noise energy difference
-
申请号: CN201910001146.0申请日: 2019-01-02
-
公开(公告)号: CN109633270A公开(公告)日: 2019-04-16
- 发明人: 殷宝吉 , 金志坤 , 唐文献 , 林溪 , 周佳惠 , 朱华伦 , 戴名强
- 申请人: 江苏科技大学
- 申请人地址: 江苏省镇江市梦溪路2号
- 专利权人: 江苏科技大学
- 当前专利权人: 江苏科技大学
- 当前专利权人地址: 江苏省镇江市梦溪路2号
- 代理机构: 南京苏高专利商标事务所
- 代理商 唐红
- 主分类号: G01R23/16
- IPC分类号: G01R23/16
摘要:
本发明公开一种基于瞬时频谱熵与信噪能量差的故障能量区域边界识别及特征提取方法,本发明能够在水下机器人动态信号的时频功率密度谱中,有效确定能量集中区域的时域边界和频域边界,并将该边界内的总能量作为故障特征,所提取的时频能量故障特征与故障程度映射关系唯一;而且,采用该故障特征构造故障样本,用于推进器故障程度分类时,测试样本的故障程度分类精度为100%。
公开/授权文献
- CN109633270B 故障能量区域边界识别及特征提取方法 公开/授权日:2020-10-02