滚动轴承故障程度诊断的HMM方法研究

被引：22

作者：

李力

王红梅

机构：

[1] 三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室

来源：

轴承 | 2012年 / 06期

关键词：

滚动轴承; 故障程度; 诊断; 隐马尔科夫模型;

D O I：

10.19533/j.issn1000-3762.2012.06.015

中图分类号：

TH133.33 [滚动轴承]; TH165.3 [];

学科分类号：

082805 [农业机械化与装备工程];

摘要：

为提高滚动轴承故障诊断率,提出基于时频域指标的HMM轴承故障程度诊断方法。利用轴承故障模拟试验台,采集不同剥落程度滚动体的振动信号,分别提取均方值、有效值、方差、修正样本方差、标准差、频域中心及带宽共7个时域和频域指标作为特征向量训练HMM,得到基于HMM的诊断分类器。利用该分类器对330组待检滚动轴承振动信号进行分析,诊断正确率达90%以上,说明该方法能有效提取故障特征。

引用

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共 8 条

[1]

支持向量机理论与算法研究综述 [J].