数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2012年
6期
138-144
,共7页
葛小凯%胡剑波%宁江涛%周红建%王世甲
葛小凱%鬍劍波%寧江濤%週紅建%王世甲
갈소개%호검파%저강도%주홍건%왕세갑
经验模式分解%端点效应%隐马尔科夫模型%故障诊断%神经网络
經驗模式分解%耑點效應%隱馬爾科伕模型%故障診斷%神經網絡
경험모식분해%단점효응%은마이과부모형%고장진단%신경망락
提出了基于经验模式分解(EMD)和隐马尔科夫模型(HMM)的故障诊断模型,为通过设备状态监测数据分析进行基于状态维修和维修决策提供了一种新途径.为了消除EMD的端点效应,使用神经网络拟合延拓原始数据序列端点极值,并通过定义序列复杂度来定性地确定延拓极点数.进一步,采用分解所得的固有模态(IMF)能谱熵作为HMM分类系统的输入,得到一种设备故障诊断方案.通过数值仿真和发动机故障诊断验证了该方法的有效性.
提齣瞭基于經驗模式分解(EMD)和隱馬爾科伕模型(HMM)的故障診斷模型,為通過設備狀態鑑測數據分析進行基于狀態維脩和維脩決策提供瞭一種新途徑.為瞭消除EMD的耑點效應,使用神經網絡擬閤延拓原始數據序列耑點極值,併通過定義序列複雜度來定性地確定延拓極點數.進一步,採用分解所得的固有模態(IMF)能譜熵作為HMM分類繫統的輸入,得到一種設備故障診斷方案.通過數值倣真和髮動機故障診斷驗證瞭該方法的有效性.
제출료기우경험모식분해(EMD)화은마이과부모형(HMM)적고장진단모형,위통과설비상태감측수거분석진행기우상태유수화유수결책제공료일충신도경.위료소제EMD적단점효응,사용신경망락의합연탁원시수거서렬단점겁치,병통과정의서렬복잡도래정성지학정연탁겁점수.진일보,채용분해소득적고유모태(IMF)능보적작위HMM분류계통적수입,득도일충설비고장진단방안.통과수치방진화발동궤고장진단험증료해방법적유효성.
