基于小波灰度矩向量与连续马尔可夫模型的轴承故障诊断

• 作者: 史铁林 吴波 徐增丙 胡友民 轩建平
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 小波灰度矩向量 连续马尔可夫模型 模式识别 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（15）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 1858-1862
• 页数: 5页
• 分类号: TH13
• 语种: 中文

摘要

根据机械设备故障诊断本质特征和连续马尔可夫模型(CHMM)所具有的较强的时序模式分类能力的特点,提出了一种基于小波灰度矩向量与CHMM的滚动轴承故障诊断方法.从轴承振动信号提取一种量纲一的小波灰度矩向量作为特征参数,并训练几种故障状态的CHMM,再运用训练好的CHMM进行轴承的状态监测与故障模式的识别.诊断与对比实验表明该方法在故障样本少的情况下仍能进行准确训练与诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史铁林	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	192	2245	25.0	38.0
2	轩建平	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	24	253	8.0	15.0
3	吴波	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	139	1797	20.0	39.0
4	胡友民	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	49	493	13.0	20.0
5	徐增丙	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	4	41	4.0	4.0