基于SLPP和CHMM的轴承健康评估与预测研究

摘要：

为了更加有效地评估和预测轴承健康状态,更早地发现轴承异常,提出了一种基于有监督局部保持投影(SLPP)和耦合隐马尔可夫模型(CHMM)的轴承健康评估与预测方法.首先,针对轴承信号特点,选择11个时域和频域特征进行提取;其次,利用SLPP方法对提取的高维特征进行高质量特征约减;最后,结合CHMM获取性能指标并对轴承健康状态进行评估和预测.通过轴承全寿命加速疲劳实验分析表明,该方法能够对轴承健康状态进行准确而有效的评估预测;在特征约减效果上,与PCA相比,SLPP刻画轴承状态变化过程的能力明显更强;在评估效果上,与HMM相比,CHMM能更早地发现轴承异常.

关键词：轴承、机械故障诊断、健康评估与预测、有监督局部保持投影、耦合隐马尔可夫模型

所属期刊栏目：47

分类号：TH133.3

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;云南省重点研发计划项目

在线出版日期：2022-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：67-74