基于AR-连续HMM的故障诊断模型及应用

• 作者: 刘冠军 柳新民 邱静
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 HMM AR模型
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 页码范围: 350-352,360
• 页数: 4页
• 分类号: TH165.3
• 字数: 2767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2005.03.028

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱静	国防科技大学机电工程与自动化学院	115	1406	22.0	30.0
2	刘冠军	国防科技大学机电工程与自动化学院	88	860	18.0	23.0
3	柳新民	国防科技大学机电工程与自动化学院	13	182	8.0	13.0