【摘 要】
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综合量子粒子群优化算法(quantum particle swarm optimization,简称QPSO)的全局搜索能力与隐马尔科夫模型(hidden Markov model,简称HMM)良好的时间序列分类能力,提出一种基于QPSO?HMM的滚动轴承故障程度辨识方法,并利用实测振动信号对该方法的性能进行验证.首先,采用变分模态分解对实测振动信号进行分解,并用奇异值分解进行信号特征提取;其次,利用QPSO算法和样本信号对HMM进行训练;最后,将测试信号输入训练得到的HMM中进行滚动轴承故障程度辨识.结
【机 构】
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沈阳化工大学机械与动力工程学院 沈阳,110142;采油六厂第二油矿地质队 大庆,163400
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综合量子粒子群优化算法(quantum particle swarm optimization,简称QPSO)的全局搜索能力与隐马尔科夫模型(hidden Markov model,简称HMM)良好的时间序列分类能力,提出一种基于QPSO?HMM的滚动轴承故障程度辨识方法,并利用实测振动信号对该方法的性能进行验证.首先,采用变分模态分解对实测振动信号进行分解,并用奇异值分解进行信号特征提取;其次,利用QPSO算法和样本信号对HMM进行训练;最后,将测试信号输入训练得到的HMM中进行滚动轴承故障程度辨识.结果表明,该算法解决了HMM的参数估计局部最优化问题,对滚动轴承不同故障程度的辨识准确率较高.
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