本文關(guān)鍵詞：基于無限隱Markov模型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)隱Markov模型(HMM)在機(jī)械故障診斷中存在的不足,即HMM過學(xué)習(xí)或溢出問題以及隱狀態(tài)數(shù)需要事先假定,提出了基于無限隱馬爾可夫模型(i HMM)的機(jī)械故障診斷方法。在提出的方法中,以譜峭度為特征提取,i HMM為識(shí)別器,并以最大似然估計(jì)來確定設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)中出現(xiàn)的故障類型。同時(shí),將提出的方法與傳統(tǒng)的HMM故障識(shí)別方法進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法是有效的,得到了非常滿意的識(shí)別效果。提出的方法能夠有效避免了HMM在建模初期遺留下的不足,可以自適應(yīng)確定模型中隱藏狀態(tài)數(shù)和模型數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu),因此,提出的方法明顯優(yōu)于HMM故障識(shí)別方法。
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)無損檢測(cè)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 無限隱馬爾可夫模型 故障診斷 譜峭度 最大似然估計(jì) 模式識(shí)別
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51675258,51265039,51261024) 機(jī)械傳動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(SKLMT-KFKT-201514) 廣東省數(shù)字信號(hào)與圖像處理技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(2014GDDSIPL-01)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 1引言基于隱Markov模型(hidden Markov model,HMM)的機(jī)械故障診斷已經(jīng)取得很大進(jìn)展[1-11]。與傳統(tǒng)的故障診斷方法相比較,隱Markov模型能夠有效地對(duì)一個(gè)時(shí)間跨度上的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模和分類,而傳統(tǒng)的故障診斷方法是停留在靜態(tài)觀測(cè)的基礎(chǔ)之上的,忽略了故障發(fā)生前后的上下文信息,

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1 王秋貴;周s，

本文編號(hào)：447310