10.3321/j.issn:0254-3087.2006.01.011
基于HMM-SVM的故障诊断模型及应用
针对直升机减速器故障诊断中机器学习方法存在的问题,根据隐马尔可夫模型(HMM)适合于处理连续动态信号与支持向量机(SVM)适合于模式分类的长处,提出了基于HMM-SVM串联结构的故障诊断模型.通过从减速箱振动信号中有效提取AR特征,利用HMM计算未知信号与减速器各状态的匹配程度,形成特征向量提供给SVM最后判别,实验结果表明该方法优于单纯的HMM或SVM诊断方法,能利用少量训练样本有效地完成直升机减速器的故障诊断.
隐马尔可夫模型、支持向量机、故障诊断、减速器
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TH17
部委预研基金
2006-03-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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