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基于小波灰度矩向量与连续马尔可夫模型的轴承故障诊断
被引量：
6
1
作者
徐增丙
轩建平
+2 位作者
史铁林
吴波
胡友民
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第15期1858-1862,共5页
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...
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。
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关键词
小波灰度矩向量
连续马尔可夫模型
模式识别
故障诊断
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职称材料
题名
基于小波灰度矩向量与连续马尔可夫模型的轴承故障诊断
被引量：
6
1
作者
徐增丙
轩建平
史铁林
吴波
胡友民
机构
华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第15期1858-1862,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50675076
50545087)
国家重点基础研究发展计划资助项目(2005CB724101)
文摘
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。
关键词
小波灰度矩向量
连续马尔可夫模型
模式识别
故障诊断
Keywords
wavelet grey moment vector
continuous hidden Markov model （CHMM）
pattern identification
fault diagnosis
分类号
TH13 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波灰度矩向量与连续马尔可夫模型的轴承故障诊断
徐增丙
轩建平
史铁林
吴波
胡友民
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
6
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