基于微分经验模式分解和隐马尔科夫模型的滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 孟宗 闫晓丽
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 轴承故障诊断 微分经验模式分解 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 482-486
• 页数: 5页
• 分类号: TB936
• 字数: 4297字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2015.05.08

摘要

提出基于微分经验模式分解(DEMD)和隐马尔科夫模型(HMM)的旋转机械故障诊断方法,并应用到滚动轴承故障诊断中.首先,对故障信号进行基于微分的经验模式分解,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,输出各状态似然概率值;以最大似然概率所对应的故障状态作为诊断结果,最终实现滚动轴承故障诊断.滚动轴承点蚀故障的诊断实验证明了该方法的有效性.与基于EMD-HMM的故障诊断方法相比,基于DEMD-HMM的故障诊断方法更适用于滚动轴承故障诊断.

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		10	95	7.0	9.0
5	闫晓丽		3	24	2.0	3.0