【摘 要】
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针对滚动轴承全寿命周期内健康状态的变迁和性能衰退的识别和评估问题,引入隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM),利用Baum-Welch算法对滚动轴承全寿命周期振动信号数据
【机 构】
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海军工程大学动力工程学院,武汉城市职业学院机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51409255),海军装备部预先研究基金资助项目(4010404010103)
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针对滚动轴承全寿命周期内健康状态的变迁和性能衰退的识别和评估问题,引入隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM),利用Baum-Welch算法对滚动轴承全寿命周期振动信号数据进行建模,利用Viterbi算法解算和检验模型,最后通过Forward-Backward算法计算测试数据的概率分布;通过校验数据概率分布的隐含序列和观测序列分别表示状态变迁概率和性能衰退评估结果。研究结果表明:该方法能够快速解算滚动轴承状态迁移的概率分布,有效识别性能衰退状态,为预防性维修提供参考。
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