基于耦合隐马尔可夫的轴承故障诊断方法

简介

针对轴承故障信号比较微弱的特点,提出了一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov model,简称CHMM)的轴承故障诊断方法。首先,根据轴承传动结构特点,设计能够监测轴承振动状态的传感器网络;其次,通过非线性特征提取方法获取能够反映轴承健康状态的少数关键特征,利用传感信号的矢量量化代替提取其频域微弱特征的方法,可有效提高故障诊断效率和准确率;然后,在多通道信息融合中引入隐马尔可夫模型,采用左右型齐次隐马尔可夫链实现故障诊断;最后,通过对各种轴承故障状态构建其对应的耦合隐马尔可夫模型的方式,实现对轴承故障类型的辨识。试验结果表明,该方法能够有效地实现对轴承故障类型的识别。