基于耦合隐马尔可夫模型的滚动轴承故障诊断与性能退化评估研究

发布时间：2020-12-07 08:44

　　随着科学技术的日益进步与现代工业的飞速发展,机械设备不断向大型、复杂、高速、高效及重载的方向发展;与此同时,其工作和运行环境也更加复杂和苛刻。这些设备一旦突然发生故障,不仅会增加企业的维护成本,降低企业的生产效率,还可能造成巨大的经济损失,甚至导致严重的人员伤亡,产生不良的社会影响。因此,如何准确有效地诊断和评估设备的运行状态,从而合理地制定维护计划以防止突发故障的发生,确保设备安全高效地运行是当前亟需解决的问题。通常,设备由正常到完全失效总会经历一系列不同程度的性能退化状态。因此,如果能够在设备性能退化的过程中准确地监测到其性能退化的程度,那么就可以有针对性地制定设备维护计划,从而有效防止设备因故障而失效。性能退化评估正是基于这一思想而提出的一种主动维护技术。性能退化评估技术与传统的故障诊断技术在理念上有很大的不同,它侧重于对设备全寿命周期性能退化走向的分析,而并不局限于对某个时刻状态的诊断。多通道数据包含丰富的信息,合理地融合多通道数据可以得到更加准确可靠的结果;而耦合隐马尔可夫模型是一种对多通道数据进行建模的概率模型。为此,本文以滚动轴承为研究对象,深入开展了基于耦合隐马尔可夫模... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：148 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

描述证券市场趋势的马尔可夫链Fig.2-1AMarkovchaintodescribethestockmarkettrends

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申请上海交通大学工学博士学位论文缸中随机取出一个彩球，记录下彩球的颜色，然后，将彩当前所选择的缸，随机选择下一个缸；步骤(2)、(3)，直到实验结束。彩球颜色的序列。由于该序列是一系列观测到的事件，因此中，假设第一次选择哪个缸是由一组初始概率描述的，之后移概率描述的，并且，该过程是不能直接观测的（例如，该说，选择缸的过程是一个不可见的（隐含的）马尔可夫过色和缸并不是一一对应的，但是可以用一组与缸相关的概一般随机过程。因此，每次观测到的彩球颜色是由一个不可马尔可夫过程和一个描述每个缸中彩球颜色分布的一般随可以产生一条不可见的（隐含的）的状态序列（缸的序列）色的序列）。类似这样的过程可以用一个 HMM 来描述。


本文编号：2902966