基于AR-连续HMM的故障诊断模型及应用

被引：7

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

来源：

机械科学与技术 | 2005年 / 03期

关键词：

滚动轴承; 故障诊断; HMM; AR模型;

D O I：

10.13433/j.cnki.1003-8728.2005.03.028

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

在状态监测与故障诊断中,被测设备的状态一般不能直接观察到,要通过测量被测设备的表现来感知,这和隐马尔可夫模型(HMM)在本质是相通的。因此可以利用连续高斯密度混合HMM分析被测设备的振动信号,首先以AR模型系数为特征,研究不同状态数与不同混合高斯数对HMM模型分类的影响,再利用较优的状态数与混合高斯数HMM模型进行状态监测和故障诊断,诊断与对比实验结果表明该方法能利用少量样本进行训练和有效诊断。

引用

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页数：4