基于HMM-SVM的故障诊断模型及应用

被引：20

作者：

柳新民

刘冠军

邱静

机构：

[1] 国防科技大学机电工程与自动化学院

来源：

仪器仪表学报 | 2006年 / 01期

关键词：

隐马尔可夫模型; 支持向量机; 故障诊断; 减速器;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2006.01.011

中图分类号：

V267 [航空器的维护与修理];

学科分类号：

摘要：

针对直升机减速器故障诊断中机器学习方法存在的问题,根据隐马尔可夫模型(HMM)适合于处理连续动态信号与支持向量机(SVM)适合于模式分类的长处,提出了基于HMM-SVM串联结构的故障诊断模型。通过从减速箱振动信号中有效提取AR特征,利用HMM计算未知信号与减速器各状态的匹配程度,形成特征向量提供给SVM最后判别,实验结果表明该方法优于单纯的HMM或SVM诊断方法,能利用少量训练样本有效地完成直升机减速器的故障诊断。

引用

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