基于SVM-HMM轴承故障诊断方法

发布时间：2017-09-05 21:34

  本文关键词：基于SVM-HMM轴承故障诊断方法

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【摘要】：基于支持向量机和隐马尔可夫模型的诊断,提出了一种新的轴承故障诊断方案。结合SVM的分类能力和HMM的动态时间序列处理能力,通过sigmod函数和高斯模型,将支持向量机的输出信号转化成后验概率的形式,再引入HMM模型隐状态的观测概率,通过AR参数建立诊断的特征向量,从而提高轴承故障诊断精度。该方案的实验数据是通过小波分析提取自轴承的高频共振振动信号。
【作者单位】： 武汉理工大学自动化学院;
【关键词】： SVM-HMM模型 故障诊断 轴承
【基金】：国家自然科学基金项目(61374151;61304181)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 作为对动态时间序列可进行分类的概率学习模型,隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)可以通过潜变量模拟动态变化行为。支持向量机是一种基于小样本的概率学习方法,具有较高的计算效率和良好的泛化能力,可以在训练样本较小的情况下分类数据。根据各自的优势,HMM和SVM在滚

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本文编号：800240