【摘 要】
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为准确识别滚动轴承的性能退化状态,提出一种基于熵特征与隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的轴承退化状态识别方法。该方法提取轴承振动信号的多尺度模糊熵和VMD能
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于复杂度特征的旋转机械通用部件剩余寿命预测研究”(51541506)
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为准确识别滚动轴承的性能退化状态,提出一种基于熵特征与隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的轴承退化状态识别方法。该方法提取轴承振动信号的多尺度模糊熵和VMD能谱熵作为退化特征向量,利用全寿命数据样本的退化特征向量训练不同退化状态下的HMM模型,最后通过建立的HMM模型库并根据最大对数似然概率原则识别轴承退化状态。其中,针对人为划分轴承退化阶段的不足,采用GG聚类方法实现全寿命数据在时域上的退化阶段划分。实测数据分析结果表明,所提方法能够达到90%以上的识别率,优于常用退化指标
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