基于SVM-HMM轴承故障诊断方法

• 作者: 张宪 成舟 陈玄 陈跃鹏 龙作琎
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: SVM-HMM模型 故障诊断 轴承
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 267-270
• 页数: 4页
• 分类号: TP14
• 字数: 3169字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3852.2016.02.028

摘要

基于支持向量机和隐马尔可夫模型的诊断,提出了一种新的轴承故障诊断方案.结合SVM的分类能力和HMM的动态时间序列处理能力,通过sigmod函数和高斯模型,将支持向量机的输出信号转化成后验概率的形式,再引入HMM模型隐状态的观测概率,通过AR参数建立诊断的特征向量,从而提高轴承故障诊断精度.该方案的实验数据是通过小波分析提取自轴承的高频共振振动信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈跃鹏	武汉理工大学自动化学院	23	110	6.0	8.0
2	陈玄	武汉理工大学自动化学院	4	12	2.0	3.0
3	龙作琎	武汉理工大学自动化学院	3	11	2.0	3.0
4	张宪	武汉理工大学自动化学院	2	8	1.0	2.0
5	成舟	武汉理工大学自动化学院	2	8	1.0	2.0