本文關鍵詞：基于SVM-HMM軸承故障診斷方法

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【摘要】：基于支持向量機和隱馬爾可夫模型的診斷,提出了一種新的軸承故障診斷方案。結合SVM的分類能力和HMM的動態(tài)時間序列處理能力,通過sigmod函數(shù)和高斯模型,將支持向量機的輸出信號轉化成后驗概率的形式,再引入HMM模型隱狀態(tài)的觀測概率,通過AR參數(shù)建立診斷的特征向量,從而提高軸承故障診斷精度。該方案的實驗數(shù)據(jù)是通過小波分析提取自軸承的高頻共振振動信號。
【作者單位】： 武漢理工大學自動化學院;
【關鍵詞】： SVM-HMM模型 故障診斷 軸承
【基金】：國家自然科學基金項目(61374151;61304181)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 作為對動態(tài)時間序列可進行分類的概率學習模型,隱馬爾可夫模型(hidden markov model,HMM)可以通過潛變量模擬動態(tài)變化行為。支持向量機是一種基于小樣本的概率學習方法,具有較高的計算效率和良好的泛化能力,可以在訓練樣本較小的情況下分類數(shù)據(jù)。根據(jù)各自的優(yōu)勢,HMM和SVM在滾

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