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基于HMM的故障诊断特征提取和聚类技术
  • ISSN号：1004-6801
  • 期刊名称：《振动．测试与诊断》
  • 时间：0
  • 分类：O322[理学—一般力学与力学基础;理学—力学] TH165.3[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构：[1]东北大学机械工程与自动化学院,沈阳110004
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（编号：50275024）.
作者： 宋雪萍[1], 马辉[1], 刘杰[1], 闻邦椿[1]
关键词： 特征提取, 矢量量化, 故障诊断, HMM
中文摘要：

重点介绍了运用HMM进行故障诊断特征矢量的提取。在试验的基础上，对4种典型故障进行了数据采集。通过加窗处理，采用自相关法提取12阶LPC倒谱系数，用LBG聚类算法进行矢量量化，得出码本矢量。运用这些矢量训练各故障对应的HMM模型，然后将所测故障数据按上述方法矢量量化后输入到训练好的HMM中，求出似然概率值，值最大者即为故障状态。结果表明，利用该种方法进行特征提取并与HMM方法相结合能很好分类出各种故障模式，达到诊断目的。

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期刊信息
  • 《振动．测试与诊断》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:南京航空航天大学 全国高校机械工程测试技术研究会
  • 主编：赵淳生
  • 地址：南京市白下区御道街29号
  • 邮编：210016
  • 邮箱：yohe2009@yahoo.cn
  • 电话：025-84893332
  • 国际标准刊号：ISSN：1004-6801
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1361/V
  • 邮发代号:28-239
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:7850