基于MoG-HMM的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测研究

被引：33

作者：

张星辉 ^{[1
]}

康建设 ^{[1
]}

高存明 ^{[2
]}

曹端超 ^{[1
]}

滕红智 ^{[3
]}

机构：

[1] 军械工程学院

[2] 部队

来源：

振动与冲击 | 2013年 / 32卷 / 15期

关键词：

混合高斯隐马尔可夫模型; 剩余使用寿命预测; 状态识别;

D O I：

10.13465/j.cnki.jvs.2013.15.015

中图分类号：

TH165.3 [];

学科分类号：

摘要：

提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后,利用齿轮箱全寿命实验数据进行验证,结果表明,该方法可以有效的识别齿轮箱状态并实现了剩余使用寿命预测,平均预测正确率为90.94%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。

引用

页码：20 / 25+31 +31

页数：7

共 4 条

[1]

基于CHMM的齿轮箱状态识别研究 [J].