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基于谱相关密度-连续HMM的滚动轴承故障诊断
Fault diagnosis of rolling bearings based on spectral correlation density and continuous HMM作者机构：上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室上海200240
出 版 物：《矿山机械》 (Mining & Processing Equipment)
年 卷 期：2011年第39卷第9期
页 面：102-106页
学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程]
基 金：国家自然科学基金重点项目(51035007) 国家自然科学基金项目(50875162)
主 题：谱相关密度 连续隐马尔可夫模型 滚动轴承 故障诊断 振动信号
摘 要：滚动轴承故障振动信号是典型的调幅信号,而谱相关密度分析对调幅信号具有解调功能,它可以有效地提取出滚动轴承信号的故障特征,结合连续隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)所具有的强大时序模式分类能力,提出了基于谱相关密度-连续HMM的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用谱相关密度函数在循环频率处进行切片分析,提取滚动轴承故障振动信号的特征,构成特征向量序列;然后将此序列输入到连续HMM中进行训练,得到各类对应故障的模型,最后利用训练好的模型进行滚动轴承的故障诊断。试验结果验证了该方法的可行性和有效性。
