隐马尔科夫模型在滚动轴承故障诊断中的应用

作者：孙群丽; 刘长良; 甄成刚

来源：热能动力工程, 2018, 33(10): 95-100.

DOI：10.16146/j.cnki.rndlgc.2018.10.014

• 滚动轴承
• 故障诊断
• 隐马尔科夫模型
• 故障定位矩阵
• 监测指标向量

为提高滚动轴承故障诊断的精度,提出了一种能够对其故障位置及严重程度进行诊断的方法:首先利用小波分解得到的不同频段的能量作为监测指标向量,并对所有故障的监测指标向量进行归一化处理,采用K-means方法从监测指标向量中提取特征向量,然后利用隐马尔科夫模型对故障进行建模和诊断,在此基础上建立故障定位矩阵,确定故障位置。以美国凯斯西楚轴承实验室的数据为基础,用上述方法能够识别不同故障严重程度,且对故障位置的判定准确率超过90%。

• 单位
  华北电力大学