基于流形学习和隐马尔可夫模型的故障诊断

摘要：

为实现旋转机械故障诊断的自动化与高精度，提出基于正交邻域保持嵌入和连续隐马尔可夫模型的模型诊断方法。将活动件故障振动信号进行经验模式分解并构造Shannon熵得到高维特征向量；利用ONPE将高维特征向量约简为低维特征向量，并输入到各个状态CHmm进行旋转机械的故障模式识别。通过深沟球轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。

关键词： 正交邻域保持嵌入 流形学习 连续隐马尔可夫模型 经验模式分解 故障诊断 旋转机械

作者: 邓蕾 李锋 姚金宝

作者单位: 重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆 400030

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 1114-1123

在线出版日期: 2010-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）