现代机械
現代機械
현대궤계
MODERN MACHINERY
2009年
1期
86-89,94
,共5页
柳长昕%王锋%刘传海%柳颖%柳振河%吴世光%黎世翔
柳長昕%王鋒%劉傳海%柳穎%柳振河%吳世光%黎世翔
류장흔%왕봉%류전해%류영%류진하%오세광%려세상
离心泵%故障诊断%小波变换%隐Markov模型
離心泵%故障診斷%小波變換%隱Markov模型
리심빙%고장진단%소파변환%은Markov모형
根据离心泵故障振动信号的特点,本文提出了一种结合小波变换与隐Markov模型(HMM)的离心泵故障诊断方法.小波变换具有多分辨率分析并且在时频两域都具有表征信号局部特征能力的特点,利用Daubechies小波对振动信号进行一维8尺度的小波分解,然后从中提取一维信号的低频系数作为特征向量,将其输入到各个状态HMM进行训练,其中输出概率最大的状态即是离心泵的运行状态,从而实现离心泵的故障诊断.最后通过2BA一6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性.
根據離心泵故障振動信號的特點,本文提齣瞭一種結閤小波變換與隱Markov模型(HMM)的離心泵故障診斷方法.小波變換具有多分辨率分析併且在時頻兩域都具有錶徵信號跼部特徵能力的特點,利用Daubechies小波對振動信號進行一維8呎度的小波分解,然後從中提取一維信號的低頻繫數作為特徵嚮量,將其輸入到各箇狀態HMM進行訓練,其中輸齣概率最大的狀態即是離心泵的運行狀態,從而實現離心泵的故障診斷.最後通過2BA一6A離心泵試驗繫統驗證瞭該方法的有效性.
근거리심빙고장진동신호적특점,본문제출료일충결합소파변환여은Markov모형(HMM)적리심빙고장진단방법.소파변환구유다분변솔분석병차재시빈량역도구유표정신호국부특정능력적특점,이용Daubechies소파대진동신호진행일유8척도적소파분해,연후종중제취일유신호적저빈계수작위특정향량,장기수입도각개상태HMM진행훈련,기중수출개솔최대적상태즉시리심빙적운행상태,종이실현리심빙적고장진단.최후통과2BA일6A리심빙시험계통험증료해방법적유효성.
