关键词：多链隐马尔可夫模型;;多通道特征融合;;故障诊断;;导引头伺服机构
摘 要：针对导引头伺服机构结构局部损伤难以基于传统时频域信号分析方法进行有效诊断的问题,提出一种基于多链隐马尔可夫模型(MHMM)的多通道特征融合智能故障诊断方法。首先,充分利用多通道信号中蕴含的丰富机械故障特征信息,基于多通道采集的振动信号和经典时域特征提取方法,构建多通道时序特征库;然后,利用多链隐马尔可夫模型所特有的动态网络结构同步智能提取多通道信号中所隐藏的故障特征统计规律,基于不同故障状态下的多通道数据构建的时序特征库,构建故障状态模型库;最后,基于测试数据在模型库的输出似然概率,估计测试数据与各模型的匹配程度,确定测试对象所处故障状态,实现设备故障智能诊断。采用工程试验数据验证方法有效性,结果表明,所提出的方法可以有效实现对伺服机构机械故障的智能诊断。
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