基于隐马尔可夫模型的汽轮机故障诊断方法研究

来源 :中国工程机械学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wongbo

【摘要】

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为提高汽轮机故障诊断的准确率,本文提出一种基于小波包能量与隐马尔可夫模型相结合的汽轮机故障诊断方法.对汽轮机振动信号进行小波包分解,将小波包能量作为特征集;分别对每

【作者】

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王晓峰夏静韩捷雷文平

【机构】

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国家电投河南电力有限公司技术信息中心,郑州恩普特科技股份有限公司

【出处】

：

中国工程机械学报

【发表日期】

：

2016年6期

【关键词】

：

小波包能量隐马尔可夫模型汽轮机故障诊断 wavelet packet energy hidden Markov model turbine generat

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为提高汽轮机故障诊断的准确率,本文提出一种基于小波包能量与隐马尔可夫模型相结合的汽轮机故障诊断方法.对汽轮机振动信号进行小波包分解,将小波包能量作为特征集;分别对每种故障状态的样本训练HMM(Hidden Markov Model),并构建故障诊断知识库;最后利用训练好的HMM对待测样本进行故障诊断.通过对汽轮机常见故障的诊断分析表明,基于隐马尔可夫模型的故障诊断方法的准确率优于BP神经网络、SVM(Suppvrt Vectwr Machine)等方法.

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