隱馬爾科夫模型及其在機(jī)械故障模式識(shí)別中的應(yīng)用.pdf

1、隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Model,簡(jiǎn)稱作HMM)是一種新的模式識(shí)別技術(shù),其基本方法是通過對(duì)訓(xùn)練信號(hào)進(jìn)行特征值提取和標(biāo)量量化,建立具有相應(yīng)狀態(tài)數(shù)和觀測(cè)值數(shù)的隱Markov模型,然后利用該模型計(jì)算待診斷信號(hào)與訓(xùn)練信號(hào)的相似概率,根據(jù)相似概率的差異判斷信號(hào)狀態(tài)的變化,達(dá)到信號(hào)模式分類的目的.本文的主要研究工作是利用HMM進(jìn)行機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別和故障診斷,包括三項(xiàng)研究?jī)?nèi)容:1)在深入學(xué)習(xí)HMM理論基礎(chǔ)上,探討HMM的技術(shù)

2、實(shí)現(xiàn)方法,編制Matlab環(huán)境下的HMM實(shí)現(xiàn)程序;2)研究振動(dòng)信號(hào)特征提取方法,開發(fā)基于LabVIEW的希爾伯特變換和倒頻譜分析程序;3)應(yīng)用HMM對(duì)于汽輪機(jī)和齒輪等兩種典型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析識(shí)別.對(duì)于汽輪機(jī)設(shè)備,以其振動(dòng)信號(hào)頻譜中基頻處的幅值作為HMM訓(xùn)練的特征值,建立汽輪機(jī)升負(fù)荷過程的HMM,進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)變化分析;對(duì)于齒輪箱設(shè)備,建立運(yùn)行過程振動(dòng)信號(hào)的HMM模型,根據(jù)相似概率的變化識(shí)別齒根裂紋故障的生成及發(fā)展趨勢(shì),兩個(gè)應(yīng)用