本文關鍵詞：基于CHMM的軸承性能退化程度綜合評估方法研究

  更多相關文章： 連續(xù)隱馬爾科夫模型 綜合評價方法 集對分析 支持向量聚類

【摘要】：針對傳統(tǒng)軸承性能退化評估方法中退化階段劃分的主觀性以及連續(xù)隱馬爾科夫模型在建立評估模型時只考慮正常狀態(tài)下的樣本所引起評估結果的不足,提出了一種基于連續(xù)隱馬爾科夫模型的軸承性能退化程度綜合評估方法。該方法首先通過支持向量聚類方法將軸承全壽命周期劃分成若干個退化階段,然后從每個階段中提取一定比例的樣本用于訓練,采用軸承正常階段的訓練樣本建立軸承的連續(xù)隱馬爾科夫模型,將不同退化階段的訓練樣本輸入模型,分別得到不同階段樣本相對于所建立正常階段的連續(xù)隱馬爾科夫模型的輸出概率,據此得到樣本隸屬于不同退化階段的隸屬函數分布。最后,采用集對分析的方法建立軸承測試樣本相對于正常階段樣本的聯(lián)系度,并最終得到軸承性能退化程度的綜合得分。通過利用軸承全壽命數據,并與傳統(tǒng)連續(xù)隱馬爾科夫模型及傳統(tǒng)無量綱指標進行了對比,驗證了所提出的綜合評估方法在軸承性能退化評估方面的有效性。
【作者單位】： 燕山大學河北省重型機械流體動力傳輸與控制重點實驗室;燕山大學先進鍛壓成形技術與科學教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 連續(xù)隱馬爾科夫模型 綜合評價方法 集對分析 支持向量聚類
【基金】：國家自然科學基金(51475405) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)(2014CB046405)項目資助
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 1引言軸承故障是一個動態(tài)演化的發(fā)展過程,當發(fā)展到一定程度將會嚴重影響機械設備的正常運轉,因此,對軸承振動信號的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷一直是設備維護領域的重要研究課題[1]。軸承的運行狀態(tài)可以通過直接狀態(tài)參數或間接狀態(tài)參數來評判。但直接狀態(tài)參數受到機械設備的結構和工

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本文編號：1080131