基于SVD-LMD与DHMM在滚动轴承故障诊断中的应用

来源 :组合机床与自动化加工技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mm963258
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针对滚动轴承早期故障信号微弱难以提取和故障类型不易判别的缺点,提出了基于奇异值分解(SVD)-局部均值分解(LMD)与离散隐马尔可夫模型(DHMM)的滚动轴承故障类型识别方法。首先,对经过相空间Hankel矩阵重构的原始声学信号进行SVD降噪得到特征信号,再运用LMD对特征信号分解而产生一系列的乘积函数(PF),为去除LMD分解过程中产生的虚假分量,选择与特征信号相关系数值较大的PF并构建特征向量T以完成信号特征提取。最后,将T进行量化后作为特征观测值输入已训练收敛的DHMM模型进行故障状态识别。并与支持
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