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基于HMM的轴承故障诊断方法  
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【英文题名】 Research on Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on HMM
【作者】 李全;
【导师】 迟毅林; SharonKao-Walter;
【学位授予单位】 昆明理工大学;
【学科专业名称】 机械设计及理论
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 昆明理工大学
【网络出版投稿时间】 2011-04-18
【关键词】 滚动轴承; 希尔伯特-黄变换; 隐马尔可夫模型; 小波分析; 故障诊断;
【英文关键词】 Hilbert-Huang transform; hidden Markov model; wavelet analysis; fault diagnose; rolling bearing;
【中文摘要】 滚动轴承是旋转机械中最常见也是最易损坏的部件之一。滚动轴承故障会导致机器产生异常振动和噪声,甚至引起机器损坏和人员伤亡等重大事故。因此研究轴承的故障诊断与监测具有十分重要的意义。 因此,本文采用一种近些年在语音识别技术中发展较快的模式识别技术——隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)来对滚动轴承的故障进行检测和诊断。它具有模式分类能力强、训练样本少、计算速度快等特点,比较适合非平稳滚动轴承故障振动信号分析。HMM实现的基本方法通过对振动信号进行特征提取,训练具有相应状态数的隐马尔可夫模型,然后计算待检测信号的相似概率,根据相似概率中的最大值及相应模型判断信号的状态,从而达到信号模式分类目的。 本文的主要工作是利用HMM进行滚动轴承的故障诊断,包括四项研究内容: 1.在学习和研究HMM理论的基础上,探讨了HMM三种经典算法在故障诊断中的实际功能,并编制了基于MATLAB的实现程序,从而验证了HMM理论在滚动轴承故障诊断中的可行性。 2.针对滚动轴承振动信号的非平稳性、调制以及易受背景噪声干扰等特点,采用小波变换对振动信号进行分解,提取一维信号中低频系数...
【英文摘要】 Rolling bearing, a vulnerable component, is widely used in rotary machine. So it leads to a high frequency of failure of rotary machine. The failure of rolling bearing shall create abnormal vibration and noise; destroy the machine, or even worse cause personal injuries and other serious accidents. Therefore, the research on diagnosis and monitoring of fault roller bearing is significant. Therefore, the thesis is used a pattern recognition technology-Hidden Markov Model (Hidden Markov Model, HMM), which ...
【更新日期】 2011-06-01

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