基于DHMM和SVM的机械密封端面接触状态识别

发布时间：2018-06-16 17:59

  本文选题：机械密封 + 声发射传感器　； 参考：《润滑与密封》2016年08期

【摘要】：搭建非接触式机械密封试验台,采用声发射传感器对机械密封接触状态进行监测,并采用离散隐马尔科夫模型和支持向量机方法对采集的信号进行模式分类识别。同时,采用电涡流传感器直接测量机械密封端面膜厚来验证发射传感器的测量结果。结果表明,离散隐马尔科夫模型和支持向量机方法均具有较高的识别准确率,其中支持向量机能更有效地实现机械密封接触状态的识别,从而能够实现机械密封性能的监测。
[Abstract]:The contact state of mechanical seal was monitored by acoustic emission sensor, and the signals were classified by discrete hidden Markov model and support vector machine. At the same time, eddy current sensor is used to directly measure the thickness of the mechanical seal end surface film to verify the measurement results of the emitter sensor. The results show that both the discrete Hidden Markov Model and the support Vector Machine have higher recognition accuracy, and the support vector function is more effective to recognize the contact state of the mechanical seal, thus the performance of the mechanical seal can be monitored.
【作者单位】： 西南交通大学机械工程学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金项目(SWJTU12CX039) 国家重大科技成果转化项目
【分类号】：TH136

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2027612