本文關(guān)鍵詞：HMM在電機(jī)軸承上的故障診斷

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【摘要】：為了提高其機(jī)械系統(tǒng)故障診斷能力及其準(zhǔn)確性,以歷史的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行健康管理,提出一種新的基于多個(gè)隱馬爾可夫模型與蟻群聚類算法(ACC)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法來用于軸承故障的診斷與檢測(cè),該方法采用HMM與模式識(shí)別相結(jié)合的方法通過對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取,在時(shí)頻域內(nèi)進(jìn)行分析其老化的現(xiàn)象,分別將歷史數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷和檢測(cè),并通過HMM和ANFIS來估計(jì)其剩余使用壽命和年限.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:HMM與模式識(shí)別相結(jié)合的方法可以準(zhǔn)確地對(duì)故障進(jìn)行診斷及預(yù)測(cè),通過對(duì)結(jié)果分析可以得到該方法降低了計(jì)算的復(fù)雜度,提高了診斷的精度,通過對(duì)不同故障診斷實(shí)例詳細(xì)闡述了基于HMM故障診斷方法的有效性和可行性.
【作者單位】： 中南大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 故障診斷 隱馬爾可夫模型 ACC 電機(jī)軸承 模式識(shí)別
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61273158)
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 軸承在工業(yè)生產(chǎn)中一直扮演著很重要的角色,軸承的故障或者損壞會(huì)帶來很嚴(yán)重的危害和重大的經(jīng)濟(jì)損失,準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)并探測(cè)出運(yùn)行電機(jī)的故障有著很重要的意義[1],新方法致力于開發(fā)故障診斷和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,提高系統(tǒng)的安全性和可靠性,典型的軸承PHM系統(tǒng)包括特征提取、故障檢測(cè)、故障

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本文編號(hào)：953982