期刊文章详细信息
基于时延相关解调-隐马尔科夫模型的故障诊断与模式识别研究
Research of the Fault Diagnosis and Pattern Recognition based on Delayed Correlation-Envelope Technique and Hidden Markov Model
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]军械工程学院装备指挥与管理系 [2]中国人民解放军94592部队28分队
年 份：2015
卷 号：39
期 号：2
起止页码：128-131
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2015_2016、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要：针对齿轮性能参数的退化特点,提出了一种时延相关解调(DCE)和隐马尔科夫模型(HMM)相结合的故障模式识别与分析方法。该方法对采集的振动信号进行自相关时延去噪,提取能量特征,分别使用正常状态、齿根裂纹和齿轮断齿的全过程数据训练HMM,建立性能评估模型,然后进行模式识别。最后,通过与标准HMM进行对比,验证了所提出的方法的可行性和有效性。
关 键 词：时延自相关 HMM Baum-Welch算法 多观测序列
分 类 号：TH165.3]
参考文献：
正在载入数据...
二级参考文献：
正在载入数据...
耦合文献：
正在载入数据...
引证文献：
正在载入数据...
二级引证文献：
正在载入数据...
同被引文献：
正在载入数据...
