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| 基于集成隐马尔可夫模型的轴承故障诊断 | |
| 作者姓名： | 蒋会明 陈 进 董广明 刘 韬 |
| 作者单位： | 上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室，上海 200240 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51175329) |
| 摘 要： | 对轴承振动信号进行时频分析获得全特征集;运用距离补偿法提取轴承故障敏感特征获得敏感特征集。两种特征集在用于训练、测试轴承状态时不仅诊断率不同,且误判样本亦不同。基于此,提出基于集成隐马尔可夫模型的轴承故障诊断方法。采用两种特征集分别建立两独立隐马尔可夫模型;运用平均法则、最大似然概率法集成隐马尔可夫模型分类效果;对轴承信号进行故障诊断。实验结果表明,与基于敏感特征集、全特征集的分类器相比,该模型分类器在轴承故障诊断中识别精度更高。 |
| 关 键 词： | 轴承故障诊断 补偿距离评估技术 隐马尔可夫模型 |
| 收稿时间： | 2013-04-16 |
| 修稿时间： | 2013-06-06 |
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