基于时频图像的不变矩神经网络故障诊断方法

摘要

在设备发生故障时，其故障信号往往表现为时变特性。传统的基于FFT变换的分析方法对这些时变信号往往会得出错误的结论。在此，应用一种新的时频分析方法，局域波法，以故障振动信号进行描述。由于局域波时频谱可以表示为灰度图像。因此，利用图像信息的不变矩进行故障特征提取。并直以径向基函数神经网络（RBFNN）作为故障分类器，对实际故障信号进行测试，实验证明了该方法的可行性。