| 小波相关特征尺度熵和隐半马尔可夫模型在设备退化状态识别中的应用 |
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| 引用本文： | 曾庆虎,邱静,刘冠军.小波相关特征尺度熵和隐半马尔可夫模型在设备退化状态识别中的应用[J].机械工程学报,2008,44(11). |
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| 作者姓名： | 曾庆虎 邱静 刘冠军 |
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| 作者单位： | 国防科技大学机电工程与自动化学院,长沙,410073 |
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| 基金项目： | 国家"十一·五"部委预研资助项目
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| 摘 要： | 为正确识别机械设备当前所处的退化状态,预防设备进一步退化和故障的发生,提出一种基于小波相关特征尺度熵和隐半马尔可夫模型(Hidden semi-Markov models, HSMM)的设备退化状态识别新方法.对采集到的设备振动信号进行小波相关滤波处理,得到信噪比较高的尺度域小波系数,在此基础上结合信息熵理论提出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵概念.构造信号的小波相关特征尺度熵/矢量,并以此矢量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的机械设备运行状态分类器,从而实现设备退化状态的识别.以滚动轴承为例,对正常和几种故障程度不同的滚动体运行状态进行了识别,同时还与基于小波相关特征尺度熵-HMM的状态识别法进行了比较,试验结果表明该方法能有效识别设备的退化状态.
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| 关 键 词： | 小波相关特征尺度熵 隐半马尔可夫模型(HSMM) 状态识别 退化状态 |
Application of Wavelet Correlation Feature Scale Entropy and Hidden Semi-Markov Models to Equipment Degradation State Recognition |
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| ZENG Qinghu,QIU Jing,LIU Guanjun.Application of Wavelet Correlation Feature Scale Entropy and Hidden Semi-Markov Models to Equipment Degradation State Recognition[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2008,44(11). |
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| Authors: | ZENG Qinghu QIU Jing LIU Guanjun |
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| Affiliation: | College of Mechatronics Engineering and Automation;National University of Defense Technology;Changsha 410073 |
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| Abstract: | In order to correctly recognize the current degradation state of equipment for preventing equipment from farther degradating and going wrong,a new method of equipment degradation state recognition based on wavelet correlation feature scale entropy(W_CFSE))and HSMM is proposed.The gathered vibration signal of equipment is processed by way of the wavelet transform correlation filter(WTCF).In order to get the high signal-to-noise scales wavelet coefficients,the conception of W_(CFSE)is presented based on the i... |
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