中国机械工程
中國機械工程
중국궤계공정
CHINA MECHANICAl ENGINEERING
2008年
15期
1858-1862
,共5页
徐增丙%轩建平%史铁林%吴波%胡友民
徐增丙%軒建平%史鐵林%吳波%鬍友民
서증병%헌건평%사철림%오파%호우민
小波灰度矩向量%连续马尔可夫模型%模式识别%故障诊断
小波灰度矩嚮量%連續馬爾可伕模型%模式識彆%故障診斷
소파회도구향량%련속마이가부모형%모식식별%고장진단
根据机械设备故障诊断本质特征和连续马尔可夫模型(CHMM)所具有的较强的时序模式分类能力的特点,提出了一种基于小波灰度矩向量与CHMM的滚动轴承故障诊断方法.从轴承振动信号提取一种量纲一的小波灰度矩向量作为特征参数,并训练几种故障状态的CHMM,再运用训练好的CHMM进行轴承的状态监测与故障模式的识别.诊断与对比实验表明该方法在故障样本少的情况下仍能进行准确训练与诊断.
根據機械設備故障診斷本質特徵和連續馬爾可伕模型(CHMM)所具有的較彊的時序模式分類能力的特點,提齣瞭一種基于小波灰度矩嚮量與CHMM的滾動軸承故障診斷方法.從軸承振動信號提取一種量綱一的小波灰度矩嚮量作為特徵參數,併訓練幾種故障狀態的CHMM,再運用訓練好的CHMM進行軸承的狀態鑑測與故障模式的識彆.診斷與對比實驗錶明該方法在故障樣本少的情況下仍能進行準確訓練與診斷.
근거궤계설비고장진단본질특정화련속마이가부모형(CHMM)소구유적교강적시서모식분류능력적특점,제출료일충기우소파회도구향량여CHMM적곤동축승고장진단방법.종축승진동신호제취일충량강일적소파회도구향량작위특정삼수,병훈련궤충고장상태적CHMM,재운용훈련호적CHMM진행축승적상태감측여고장모식적식별.진단여대비실험표명해방법재고장양본소적정황하잉능진행준학훈련여진단.
