计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
1期
245-248
,共4页
电源系统%故障诊断%小波包%隐马尔可夫模型(HMM)
電源繫統%故障診斷%小波包%隱馬爾可伕模型(HMM)
전원계통%고장진단%소파포%은마이가부모형(HMM)
通过分析车辆电源系统的信号特征,提出了基于小波包与隐马尔可夫相结合的故障诊断方法.利用小波包分解提取电源系统各种状态下的信号特征,基于模拟退火思想改进K均值算法选取HMM初值,用特征向量训练连续HMM,再用训练好的HMM进行电源系统的状态监测与故障诊断,实验结果表明用少量样本就能取得很好的诊断效果.
通過分析車輛電源繫統的信號特徵,提齣瞭基于小波包與隱馬爾可伕相結閤的故障診斷方法.利用小波包分解提取電源繫統各種狀態下的信號特徵,基于模擬退火思想改進K均值算法選取HMM初值,用特徵嚮量訓練連續HMM,再用訓練好的HMM進行電源繫統的狀態鑑測與故障診斷,實驗結果錶明用少量樣本就能取得很好的診斷效果.
통과분석차량전원계통적신호특정,제출료기우소파포여은마이가부상결합적고장진단방법.이용소파포분해제취전원계통각충상태하적신호특정,기우모의퇴화사상개진K균치산법선취HMM초치,용특정향량훈련련속HMM,재용훈련호적HMM진행전원계통적상태감측여고장진단,실험결과표명용소량양본취능취득흔호적진단효과.
