公开(公告)号：CN106644035A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201611161986.6

申请日：2016-12-15

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 曲洪权 ,  苑世娇 ,  盛智勇 ,  杨丹 ,  郑彤

IPC: G01H9/00

CPC classification number: G01H9/004

Abstract: 本发明提供了一种基于时频变换特性的振动源识别方法及系统，方法获取当前振动源在多个报警点的振动信号的自相关系数波形；根据时频变换特性对所述自相关系数波形进行小波分解并计算分解得到的高层波形的能量占比；将多维能量占比特征向量作为特征输入到MLFNN网络进行参数训练,并根据参数训练的结果识别当前振动源的类型。系统包括自相关系数波形获取单元、能量占比确定单元及振动源识别单元。本发明能够根据时频变换特性准确的识别出振动信号，且识别过程快速且有效，为控制中心提供了可靠地振动源判定基础，使得控制能在能够根据振动源的类型，做出准确且及时的响应。

公开(公告)号：CN106644035B

公开(公告)日：2019-07-30

申请号：CN201611161986.6

申请日：2016-12-15

Applicant: 北方工业大学

Inventor： 曲洪权 ,  苑世娇 ,  盛智勇 ,  杨丹 ,  郑彤

IPC: G01H9/00

Abstract: 本发明提供了一种基于时频变换特性的振动源识别方法及系统，方法获取当前振动源在多个报警点的振动信号的自相关系数波形；根据时频变换特性对所述自相关系数波形进行小波分解并计算分解得到的高层波形的能量占比；将多维能量占比特征向量作为特征输入到MLFNN网络进行参数训练,并根据参数训练的结果识别当前振动源的类型。系统包括自相关系数波形获取单元、能量占比确定单元及振动源识别单元。本发明能够根据时频变换特性准确的识别出振动信号，且识别过程快速且有效，为控制中心提供了可靠地振动源判定基础，使得控制能在能够根据振动源的类型，做出准确且及时的响应。