基于PCA与DHMM的发动机故障诊断研究

• 作者: 张平均 黄家善
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 主元分析方法 离散隐马尔可夫模型 故障诊断 发动机 工程机械
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 617-621
• 分类号: TK421.6
• 字数: 2949字
• 语种: 中文

摘要

提出了主元分析方法(PCA)与离散隐马尔可夫模型(DHMM)相结合的发动机故障诊断方法.首先利用PCA进行发动机振动信号的特征提取,设计了基于PCA的振动信号故障特征提取算法;然后采用DHMM进行故障诊断,构建了基于DHMM的故障分类器和诊断数据库,设计了柴油机振动信号的故障诊断策略.实际应用结果显示,该方法是可行的,对柴油机故障的诊断精度,达到了94.17%,具有工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张平均	福建工程学院电子信息与电气工程系	16	66	5.0	7.0
2	黄家善	福建工程学院电子信息与电气工程系	17	58	4.0	7.0