基于Wavelet-HMM的旋转机械故障诊断方法研究

隐Markov模型是一个双随机过程，适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力，特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析；小波变换具有多分辨率分析的特点，在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。文中将小波变换和隐Markov模型相结合，提出基于小波变换的HMM状态识别法，利用Daubechies小波进行8尺度的小波分解，然后从小波分解结构中提取一维信号的低频系数作为特征向量，将其输入到各个状态HMM来进行训练，其中输出概率最大的状态即是机组运行状态，从而实现状态的识别，实验结果表明该方法很有效。