基于HMMSVM的混合故障诊断模型及应用

被引:11
作者
柳新民
邱静
刘冠军
机构
[1] 国防科技大学机电工程与自动化学院
关键词
隐马尔可夫模型; 支持向量机; 小波包; 故障诊断; 减速器;
D O I
暂无
中图分类号
V267.31 [];
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HMMSVM的混合故障诊断模型。先通过小波包分析方法从减速箱振动信号中有效提取非平稳特征,训练HMMSVM模型,再利用训练好的模型进行监测与诊断,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
收藏
页码:496 / 500
页数:5
相关论文
共 1 条
  • [1] 统计学习理论的本质.[M].(美)VladimirN.Vapnik著;张学工译;.清华大学出版社.2000,