基于小波特征尺度熵-隐半马尔可夫模型的设备退化状态识别方法及应用

摘要：

机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义.提出了一种基于小波特征尺度熵-隐半马尔可夫模型(HSMM)的设备退化状态识别新方法.通过小波变换提取小波特征尺度熵,然后构造信号的小波特征尺度熵向量,并以此作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的机械设备运行状态分类器,从而实现设备退化状态的识别.并且以滚动轴承为例,对正常和几种故障程度不同的滚动体运行状态进行了识别,实验结果表明该方法能有效的识别设备的退化状态.

关键词：信息处理技术、小波特征尺度熵、隐半马尔可夫模型(HSMM)、状态识别、退化状态

所属期刊栏目：29

分类号：TB114.3(工程基础科学)

在线出版日期：2008-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：198-203