| 基于小波灰度矩向量与连续马尔可夫模型的轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 徐增丙,轩建平,史铁林,吴波,胡友民.基于小波灰度矩向量与连续马尔可夫模型的轴承故障诊断[J].中国机械工程,2008,19(15):0-1889. |
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| 作者姓名： | 徐增丙 轩建平 史铁林 吴波 胡友民 |
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| 作者单位： | 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,武汉,430074 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目
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国家重点基础研究发展计划资助项目 |
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| 摘 要： | 根据机械设备故障诊断本质特征和连续马尔可夫模型（cHMM）所具有的较强的时序模式分类能力的特点，提出了一种基于小波灰度矩向量与CHMM的滚动轴承故障诊断方法。从轴承振动信号提取一种量纲一的小波灰度矩向量作为特征参数，并训练几种故障状态的CHMM，再运用训练好的CHMM进行轴承的状态监测与故障模式的识别。诊断与对比实验表明该方法在故障样本少的情况下仍能进行准确训练与诊断。
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| 关 键 词： | 小波灰度矩向量 连续马尔可夫模型 模式识别 故障诊断 |
Fault Diagnosis of Bearings Based on the Wavelet Grey Moment Vector and CHMM |
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