本文關(guān)鍵詞：基于SVM-HMM軸承故障診斷方法

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【摘要】：基于支持向量機(jī)和隱馬爾可夫模型的診斷,提出了一種新的軸承故障診斷方案。結(jié)合SVM的分類能力和HMM的動(dòng)態(tài)時(shí)間序列處理能力,通過sigmod函數(shù)和高斯模型,將支持向量機(jī)的輸出信號(hào)轉(zhuǎn)化成后驗(yàn)概率的形式,再引入HMM模型隱狀態(tài)的觀測(cè)概率,通過AR參數(shù)建立診斷的特征向量,從而提高軸承故障診斷精度。該方案的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是通過小波分析提取自軸承的高頻共振振動(dòng)信號(hào)。
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： SVM-HMM模型 故障診斷 軸承
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61374151;61304181)
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 作為對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)間序列可進(jìn)行分類的概率學(xué)習(xí)模型,隱馬爾可夫模型(hidden markov model,HMM)可以通過潛變量模擬動(dòng)態(tài)變化行為。支持向量機(jī)是一種基于小樣本的概率學(xué)習(xí)方法,具有較高的計(jì)算效率和良好的泛化能力,可以在訓(xùn)練樣本較小的情況下分類數(shù)據(jù)。根據(jù)各自的優(yōu)勢(shì),HMM和SVM在滾

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本文編號(hào)：800240