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基于最优阶次HMM的电机故障诊断方法研究
被引:23
作者
:
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胡为
[
1
]
高雷
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机构:
中国科学院沈阳自动化研究所信息服务与智能控制技术研究室
沈阳航空航天大学航空航天工程学部
高雷
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]
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机构:
傅莉
[
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]
机构
:
[1]
沈阳航空航天大学航空航天工程学部
[2]
中国科学院沈阳自动化研究所信息服务与智能控制技术研究室
来源
:
仪器仪表学报
|
2013年
/ 34卷
/ 03期
关键词
:
隐马尔可夫模型;
阶次选取;
匝间短路;
故障诊断;
信息熵;
D O I
:
10.19650/j.cnki.cjsi.2013.03.007
中图分类号
:
TM307.1 [];
学科分类号
:
摘要
:
介绍了一种基于隐马尔可夫模型的电机匝间短路故障诊断方法,方法中提出了一种基于信息熵的隐马尔可夫模型阶次选取策略,该策略根据求解符号出现概率的熵速率与隐马尔可夫模型阶次的关系确定模型最佳阶次,确保在得到合理的模型结构的前提下,使该模型的计算代价最小,从而得到最优隐马尔可夫模型。将该最优隐马尔可夫模型应用于电机匝间短路故障诊断实验中,获得满意的诊断结果,结果表明在保证匝间短路故障诊断精度不变的情况下,通过合理选取隐马尔可夫模型的阶次可以有效地减少模型的计算代价,提高模型的计算效率。
引用
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页码:524 / 530
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[1]
基于改进HMM的潜在电子故障状态识别模型
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黄景德
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基于改进HMM的潜在电子故障状态识别模型
[J].
黄景德
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Ray, A
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.
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2004,
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Robust speech recognition and feature extraction using HMM2.[J].Katrin Weber;Shajith Ikbal;Samy Bengio;Hervé Bourlard.Computer Speech & Language.2003, 2
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