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滚动轴承故障振动信号是典型的调幅信号,而谱相关密度分析对调幅信号具有解调功能,它可以有效地提取出滚动轴承信号的故障特征,结合连续隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)所具有的强大时序模式分类能力,提出了基于谱相关密度-连续HMM的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用谱相关密度函数在循环频率处进行切片分析,提取滚动轴承故障振动信号的特征,构成特征向量序列;然后将此序列输入到连续HMM中进行训练,得到各类对应故障的模型,最后利用训练好的模型进行滚动轴承的故障诊断。试验结果验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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