基于自回归-连续隐马尔可夫模型的离心泵故障诊断

摘要：

根据振动与语音信号的相似性和离心泵故障信号的特点,将连续隐马尔可夫模型引入了离心泵的故障诊断中.利用自回归谱不受数据长度的限制,及自回归模犁参数对状态变化规律反映敏感的特点,以信号的12阶白回归谱系数为特征矢量,将其输入到各个状态连续隐马尔可夫进行训练,来实现离心泵的故障诊断.为防止数据下溢,引入前向一后向比例因子算法求其对数似然概率,并且采用K-means算法对连续隐马尔可夫进行参数初始化.在给定的观测序列中每一种模犁的优化路径通过Viterbi算法实现,用Baum-Welch算法实现参数重估.最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性.

关键词：离心泵、故障诊断、连续隐马尔可夫模型、自回归谱分析

所属期刊栏目：28

分类号：TH311(泵)

资助基金：吉林省教育厅科学技术研究项目2007047

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：88-93