基于CHMM的轴承性能退化程度综合评估方法研究

摘要：

针对传统轴承性能退化评估方法中退化阶段划分的主观性以及连续隐马尔科夫模型在建立评估模型时只考虑正常状态下的样本所引起评估结果的不足，提出了一种基于连续隐马尔科夫模型的轴承性能退化程度综合评估方法。该方法首先通过支持向量聚类方法将轴承全寿命周期划分成若干个退化阶段，然后从每个阶段中提取一定比例的样本用于训练，采用轴承正常阶段的训练样本建立轴承的连续隐马尔科夫模型，将不同退化阶段的训练样本输入模型，分别得到不同阶段样本相对于所建立正常阶段的连续隐马尔科夫模型的输出概率，据此得到样本隶属于不同退化阶段的隶属函数分布。最后，采用集对分析的方法建立轴承测试样本相对于正常阶段样本的联系度，并最终得到轴承性能退化程度的综合得分。通过利用轴承全寿命数据，并与传统连续隐马尔科夫模型及传统无量纲指标进行了对比，验证了所提出的综合评估方法在轴承性能退化评估方面的有效性。

关键词：连续隐马尔科夫模型、综合评价方法、集对分析、支持向量聚类

所属期刊栏目：37

分类号：TH17

资助基金：国家自然科学基金51475405;国家重点基础研究发展计划973计划2014CB046405

在线出版日期：2016-11-07（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：2014-2021