离散隐Markov模型在滑动轴承故障诊断中的应用

针对传统轴承故障诊断方法停留在静态观测的基础之上,忽略了故障发生前后的信息。应用DHMM故障诊断方法,在一个动态的环境中对设备进行观测、评估。并进行了4种故障模型诊断实验,对获取的振动信号进行特征提取,归一化,标量化得到量化序列集合,再对量化序列集合进行DHMM参数重估或利用Viterbi算法计算最大模型概率,从而建立DHMM模型库或进行故障诊断。实验结果表明DHMM故障诊断方法在滑动轴承中应用具有较高的分类精度。