基于PCA与DHMM的发动机故障诊断研究

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提出了主元分析方法(PCA)与离散隐马尔可夫模型(DHMM)相结合的发动机故障诊断方法.首先利用PCA进行发动机振动信号的特征提取,设计了基于PCA的振动信号故障特征提取算法;然后采用DHMM进行故障诊断,构建了基于DHMM的故障分类器和诊断数据库,设计了柴油机振动信号的故障诊断策略.实际应用结果显示,该方法是可行的,对柴油机故障的诊断精度,达到了94.17%,具有工程应用价值.
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