【摘 要】
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提出一种将人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)与Baum-Welch算法结合的连续隐马尔科夫模型(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)并将其应用于风力发电机齿轮箱故障诊断。首先利用小波包分解与重构提取信号频带能量作为特征向量;将正常及各故障状态的训练样本特征作为模型观测值输入CHMM模型与优化模型进行训练,最后将各个检验样本特征输入各状态模型中进行对比,得到待测样本在训练模型中的输出概率,将其作为故障诊断的评判依据。
【机 构】
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江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573167,61572237)。
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提出一种将人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)与Baum-Welch算法结合的连续隐马尔科夫模型(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)并将其应用于风力发电机齿轮箱故障诊断。首先利用小波包分解与重构提取信号频带能量作为特征向量;将正常及各故障状态的训练样本特征作为模型观测值输入CHMM模型与优化模型进行训练,最后将各个检验样本特征输入各状态模型中进行对比,得到待测样本在训练模型中的输出概率,将其作为故障诊断的评判依据。
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