基于 LMD 和 HMM 的旋转机械故障诊断

• 作者: 孟宗 王亚超 闫晓丽
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 故障诊断 旋转机械 局部均值分解 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2014,（21）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 2942-2946,2951
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.6|TH133.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.21.019

摘要

提出了基于局部均值分解(LMD)和隐马尔科夫模型(HMM)的旋转机械故障诊断方法。首先，对故障信号进行局部均值分解，提取瞬时能量作为故障特征向量；然后将故障特征向量输入 HMM分类器进行模式识别，输出各状态的似然概率；以最大似然概率所对应的故障状态为诊断结果。通过滚动轴承点蚀故障诊断试验验证了该方法的有效性，并将其与基于 EMD-HMM 的故障诊断方法进行了比较。结果表明，基于 LMD-HMM 的故障诊断方法更适用于旋转机械的故障诊断。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟宗	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	71	591	13.0	21.0
2	闫晓丽	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	1	36	1.0	1.0
3	王亚超	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	10	102	6.0	10.0