基于微分经验模式分解和隐马尔科夫模型的滚动轴承故障诊断方法

孟宗; 闫晓丽

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基于微分经验模式分解和隐马尔科夫模型的滚动轴承故障诊断方法

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提出基于微分经验模式分解(DEMD)和隐马尔科夫模型(HMM)的旋转机械故障诊断方法,并应用到滚动轴承故障诊断中.首先,对故障信号进行基于微分的经验模式分解,提取瞬时能量作为故障特征向量;然后将故障特征向量输入HMM分类器进行模式识别,输出各状态似然概率值;以最大似然概率所对应的故障状态作为诊断结果,最终实现滚动轴承故障诊断.滚动轴承点蚀故障的诊断实验证明了该方法的有效性.与基于EMD-HMM的故障诊断方法相比,基于DEMD-HMM的故障诊断方法更适用于滚动轴承故障诊断.

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来源
《计量学报》 |2015年第5期|482-486|共5页
作者
孟宗; 闫晓丽;
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作者单位

河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004;

国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,河北秦皇岛066004;

河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类冲击与振动计量;
关键词
计量学; 轴承故障诊断; 微分经验模式分解; 隐马尔科夫模型;

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