基于无限隐Markov模型的旋转机械故障诊断方法研究

发布时间：2017-06-13 19:02

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【摘要】：针对传统隐Markov模型(HMM)在机械故障诊断中存在的不足,即HMM过学习或溢出问题以及隐状态数需要事先假定,提出了基于无限隐马尔可夫模型(i HMM)的机械故障诊断方法。在提出的方法中,以谱峭度为特征提取,i HMM为识别器,并以最大似然估计来确定设备运转中出现的故障类型。同时,将提出的方法与传统的HMM故障识别方法进行了对比分析。实验结果表明,提出的方法是有效的,得到了非常满意的识别效果。提出的方法能够有效避免了HMM在建模初期遗留下的不足,可以自适应确定模型中隐藏状态数和模型数学结构,因此,提出的方法明显优于HMM故障识别方法。
【作者单位】： 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室;
【关键词】： 无限隐马尔可夫模型 故障诊断 谱峭度 最大似然估计 模式识别
【基金】：国家自然科学基金(51675258,51265039,51261024) 机械传动国家重点实验室开放基金(SKLMT-KFKT-201514) 广东省数字信号与图像处理技术重点实验室(2014GDDSIPL-01)项目资助
【分类号】：TH17
【正文快照】： 1引言基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的机械故障诊断已经取得很大进展[1-11]。与传统的故障诊断方法相比较,隐Markov模型能够有效地对一个时间跨度上的信息进行统计建模和分类,而传统的故障诊断方法是停留在静态观测的基础之上的,忽略了故障发生前后的上下文信息,

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本文编号：447310