基于CDA与HSMM-DBN的齿轮磨损状态识别研究

作者：张星辉; 李凤学; 赵劲松; 曹端超; 滕**

来源：机械传动, 2013, (12): 17-21.

DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2013.12.017

• 动态贝叶斯网络
• 隐半马尔可夫模型
• 齿轮磨损 Dynamic bayesian networks Hidden semi-markov model Gearwear

提出了由动态贝叶斯网络表达的隐半马尔可夫模型用于齿轮磨损状态识别的新方法,通过计算待识别磨损特征向量的概率值来确定齿轮磨损状态。根据磨损特征之间的非线性关系这一特性,应用曲线距离分析方法对特征进行降维。最后,利用5种不同工况下的齿轮磨损实验数据对模型进行验证。结果表明,该模型可以有效地识别齿轮磨损状态,识别正确率可以达到94.5%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学; 中国人民解放军军事交通学院