【摘 要】
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根据振动与语音信号的相似性和离心泵故障信号的特点,将连续隐马尔可夫模型引入了离心泵的故障诊断中。利用自回归谱不受数据长度的限制,及自回归模型参数对状态变化规律反映
【机 构】
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东北电力大学能源与机械工程学院,华北电力大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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吉林省教育厅科学技术研究项目资助(2007047)
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根据振动与语音信号的相似性和离心泵故障信号的特点,将连续隐马尔可夫模型引入了离心泵的故障诊断中。利用自回归谱不受数据长度的限制,及自回归模型参数对状态变化规律反映敏感的特点,以信号的12阶自回归谱系数为特征矢量,将其输入到各个状态连续隐马尔可夫进行训练,来实现离心泵的故障诊断。为防止数据下溢,引入前向–后向比例因子算法求其对数似然概率,并且采用K-means算法对连续隐马尔可夫进行参数初始化。在给定的观测序列中每一种模型的优化路径通过Viterbi算法实现,用Baum-Welch算法实现参数重估。最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性。
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