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一种新的内燃机振动信号时频分析方法机振动信号的时频分析，本论文提出了一种新的方法--基于分解和支持向量机分类器的时频分析方法。该方法首先将内燃机号进行小波包分解，然后选取能量较高的子带进行特征提取，最支持向量机分类器进行信号分类，以实现内燃机故障的诊断和预方法在实验数据上进行了验证，结果表明，该方法能够有效地实机振动信号的时频分析，尤其是对多种故障模式的诊断具有很高如汽机、发电机等。由于运行环境的复杂性和使用寿命的限制，内这些故障会导致振动信号的异常变化。因此，振动信号分析已动信号分析方法主要包括傅里叶变换、小波变换、时频分中时频分析由于其能够反映信号的时域和频域信息，已经成为动信号分析的主要方法之一。然而，由于内燃机振动信号具有非线性的特点，时频分析过程中会出现频率分辨率和时间分辨，导致分析结果的不准确和不可靠。因此，如何有效地实现内。提出一种基于小波包分解和支持向量机分类器的时频分机振动信号的时频分析中需为了解决这些问题，目前主要采用希尔伯特-黄变换(Hilbert-HuangTransform，HHT)、小波变换(WaveletTransform，WT)和相关矩阵分析(CRA)等方法进行时频分析。成若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunction，IMF)和一个剩余项WT动态地调整频率分辨率，克服了傅里叶变换的固有限制，但对于信号中的高频CRA间的相来评估信号的共振频率和振幅，但需要满足信号平稳和线性等条实际应用中需要结合具体情况进行选解和支持向量机分类器的时频分析方法号时频分析中的矛盾和噪声干扰问题，本论将预处理后的信号进行小波包分解，得波包系数。然后，分别计算各级系数的能量，根据能量大小选定的特征信号进行时频分析，得到时频分量机分类器。将特征信号送入支持向量机分类器进行训练选定合适的核函数和参数，使其能够充分发掘特征信息，实现分析结果基于小波包分解和支持向量机分类器的时频abSimulink内燃机振动信号，其中包括发动机正常和异常两种工作次交叉，本文提出的基于小波包分解和支持向量机分类器的时频法能够有效地实现内燃机故障诊断和预警。在实验样本数据上的非线性振动信号，避免了傅里叶变换和征和特定模式，提高了分类器的鲁棒性和了一种基于小波包分解和支持向量机分类器的时频分析用于实现内燃机振动信号的故障诊断和预警。实验结果表明，该有较高的准确率和可靠性，对内燃机多种故障模式的诊断效果显以探索更加复杂的振动信号分析方法，在提高分类准确率的同时，加强对信号

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