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基于隐马尔可夫的滚动轴承健康状态评价方法研究

作者：郑小霞,刘静,魏彦彬日期：2021-07-20/span> 浏览：920 查看PDF文档

基于隐马尔可夫的滚动轴承健康状态评价方法研究*

郑小霞,刘静,魏彦彬,蒋海生

(上海电力大学自动化工程学院,上海 200082)

摘要:滚动轴承是发电机内部最容易发生故障的部件之一,为了评价轴承的运行状态,保证发电机组的正常运行,提出了一种基于小波包互补聚合经验模态分解（CEEMD）和变分贝叶斯隐马尔可夫模型（HMM）的滚动轴承健康状态评价方法。首先，采用小波包互补聚合经验模态分解对振动信号进行了降噪和特征提取,再将提取到的健康状态下的特征信号输入到变分贝叶斯隐马尔可夫模型中进行了训练,最终将轴承的全周期特征信号输入到该模型中,分别用轴承退化实验数据和实验台实测数据对此模型进行了测试。研究结果表明:模型输出的对数似然概率值可作为指标进行状态评价;对数似然概率曲线的变化均能反映轴承的健康、劣化和失效的运行状态,该实验方法具有很好的适用性。

关键词:滚动轴承;小波包;互补聚合经验模态分解;变分贝叶斯;隐马尔可夫模型

中图分类号:TH133.33 文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2021)05-0552-07

本文引用格式:
郑小霞,刘静,魏彦彬,等.基于隐马尔可夫的滚动轴承健康状态评价研究［J］.机电工程,2021,38(5):552-558.
ZHENG Xiao-xia, LIU Jing, WEI Yan-bin, et al. Evaluation of health status ofrolling bearing based on hidden Markov［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(5):552-558.
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