一种基于高阶时频分析对强非平稳设备健康监测方法及系统

本发明公开了一种基于高阶时频分析对强非平稳设备健康监测方法及系统，应用于机械设备健康监测技术领域。本发明包括：通过预设的监测设备来采集设备的历史故障数据及历史故障数据对应的历史振动信号数据；对采集到的历史故障数据和历史振动信号数据进行预处理；对预处理后的历史故障数据和历史振动信号数据进行时频分析，并根据时频分析的结果，提取出特征参数；采用机器学习算法将提取的特征参数与设备健康状态建立联系，并根据联系建立设备健康监测模型；通过设备健康监测模型对设备健康进行实时监测。本发明能够捕捉设备信号中的瞬态特征和频域变化，提升故障特征提取的灵敏度，从而提高故障诊断的准确性。