本文關(guān)鍵詞：基于CHMM的軸承性能退化程度綜合評估方法研究

  更多相關(guān)文章： 連續(xù)隱馬爾科夫模型 綜合評價方法 集對分析 支持向量聚類

【摘要】：針對傳統(tǒng)軸承性能退化評估方法中退化階段劃分的主觀性以及連續(xù)隱馬爾科夫模型在建立評估模型時只考慮正常狀態(tài)下的樣本所引起評估結(jié)果的不足,提出了一種基于連續(xù)隱馬爾科夫模型的軸承性能退化程度綜合評估方法。該方法首先通過支持向量聚類方法將軸承全壽命周期劃分成若干個退化階段,然后從每個階段中提取一定比例的樣本用于訓(xùn)練,采用軸承正常階段的訓(xùn)練樣本建立軸承的連續(xù)隱馬爾科夫模型,將不同退化階段的訓(xùn)練樣本輸入模型,分別得到不同階段樣本相對于所建立正常階段的連續(xù)隱馬爾科夫模型的輸出概率,據(jù)此得到樣本隸屬于不同退化階段的隸屬函數(shù)分布。最后,采用集對分析的方法建立軸承測試樣本相對于正常階段樣本的聯(lián)系度,并最終得到軸承性能退化程度的綜合得分。通過利用軸承全壽命數(shù)據(jù),并與傳統(tǒng)連續(xù)隱馬爾科夫模型及傳統(tǒng)無量綱指標(biāo)進行了對比,驗證了所提出的綜合評估方法在軸承性能退化評估方面的有效性。
【作者單位】： 燕山大學(xué)河北省重型機械流體動力傳輸與控制重點實驗室;燕山大學(xué)先進鍛壓成形技術(shù)與科學(xué)教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 連續(xù)隱馬爾科夫模型 綜合評價方法 集對分析 支持向量聚類
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51475405) 國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2014CB046405)項目資助
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 1引言軸承故障是一個動態(tài)演化的發(fā)展過程,當(dāng)發(fā)展到一定程度將會嚴(yán)重影響機械設(shè)備的正常運轉(zhuǎn),因此,對軸承振動信號的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷一直是設(shè)備維護領(lǐng)域的重要研究課題[1]。軸承的運行狀態(tài)可以通過直接狀態(tài)參數(shù)或間接狀態(tài)參數(shù)來評判。但直接狀態(tài)參數(shù)受到機械設(shè)備的結(jié)構(gòu)和工

【相似文獻】

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本文編號：1080131