混合HMM-SVM在机车故障诊断中的应用

摘要：

针对机车滚动轴承振动信号的特点,结合隐马尔科夫模型的建模能力和支持向量机的分类能力,提出了基于混合HMM-SVM的故障诊断模型.首先对振动信号进行预处理,然后对预处理后的振动信号进行线性预测模型系数的提取,得到相应的故障特征,将此作为隐马尔科夫模型的输入得到概率特征向量,最后利用支持向量机进行故障分类.仿真结果表明,该方法在机车故障诊断中取得了良好的效果.

关键词： 铁路机车 滚动轴承 故障诊断 特征提取 隐马尔科夫模型 支持向量机

作者: 王宇 罗倩 纪厚业

作者单位: 北京信息科技大学信息与通信工程学院 北京100101

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计算机用户协会网络应用分会2016年第二十届网络新技术与应用年会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 69-71,93

在线出版日期: 2016-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）