基于E MD－HMM的转盘轴承故障诊断方法

• 作者: 孙炎平 封杨 洪荣晶 陈捷
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 转盘轴承 故障诊断 经验模态分解 隐马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 测量与仪器
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TH133.33|TN911.7
• 字数: 2335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19533/j.issn1000-3762.2017.01.012

摘要

针对转盘轴承故障振动信号非线性、非平稳性的特点，提出了一种将经验模态分解与隐马尔可夫模型相结合的故障诊断方法。首先对故障信号进行经验模态分解，提取固有模态函数的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；最后，以最大似然概率所对应的故障状态作为诊断结果。试验表明：该方法能够有效、准确地识别转盘轴承的故障类型，但训练样本数及故障类型数对HMM的诊断精度都有一定的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈捷	南京工业大学机械与动力工程学院	88	472	11.0	16.0
2	洪荣晶	南京工业大学机械与动力工程学院	158	781	13.0	17.0
3	封杨	南京工业大学机械与动力工程学院	14	94	7.0	9.0
4	孙炎平	南京工业大学机械与动力工程学院	2	20	2.0	2.0