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1、.第26卷第5期航空学报Vol26N0.52005年9月ACTAAERONAUTICAETASTRONAUTICASINICASePt.2005:1一一一文章编号0006893(2005)05064106基于隐马尔科夫模型的故障诊断系统研究,Vaas苗强ilimMki,,(多伦多大学机械与工业工程系多伦多加拿大)ConditionMonitoringofRotatingMachineryUsingHiddenMarkovModels,MIAOQiangViliamMakisepartentoeeanieaannustriangineerin
2、g,Theniversityonto,Toronto,naa(DmfMhldIdlEUfToroCad)摘:,,要在制造行业中机械设备的状态检测技术能提供关于设备运行状态的实时信息为避免生产损失和减少设备的致命故障提供保障。提出idds,了一套基于小波变换和隐马尔科夫模型(HenMarkovModel。,HMMs)的故提aveletodulusMaximaDistribution)障检测系统出了小波模极大值分布(WM并将之定义为诊断系统的观察量加以验证。同时该系统采用在线模型参数估计和培训算法,通过选取能最大化对数似然度,。的HMM模型确定
3、设备所处状态关键:;;Lipschitz指数;词状态检测小波模极大值分布隐马尔科夫模型中图分类号:TPn4.3文献标识码:AAtract:ontiononitoringoaeneryeanprovidesreatimeinorationregarngmaenestatusonbsCdimfmhilfmdihi一1ine,thusavoidingtheproduetionlossesandminimizingtheehaneesofeatastrophiemaehinefailures.Inthispa-.per,wepresentaaute
4、assifieationsystetanoneoetraininganestimatingaortIt5asefllmwihn-limdldlgihm1bdonthewavelettransformandHiddenarkovodels(HMMs),Themaehineryeondition15identifiedbseee-MMylneeaxzesteroaavenoservatonseuenee.eoservatonseuenetigthHMMwhihmimihpbbilityofgibiqThbiqe15aseontewaveetou
5、usaximastribution,whieasProvetoeeeetiveinauteteetioninPrevi-bdhlmdlmdihwdbfffldousreseareh.UsingobservationsequeneesobtainedfromrealvibrationsignalsthedeveloPedclassifieationsys-tem15val记ated.Keywords:eontiononitoring;waveetouusaximastribution;Lipsetzexponent;enarovdimlmdl
6、mdihihiddMkoemdl,。近年来工业自动化的快速发展推动了对更成分并保留最重要的信息在信号处理技术加智能和可靠的机械设备开发需求。作为一台可中,由于其特性(高频域的高时间分辨率和低频,,靠的设备它的停机时间应尽量短以减少生产损域的高频率分辨率)小波变换非常适合瞬态现失和维修费用。一个有效的状态检测系统能监视象的分析,它能够更精确的描述局部信号成分,,、,,设备的工况(例如正常预警和失效)为设备维而在大多数情况下这些瞬态现象都是与故障。,。通常,相关的MeFadden和Wang[,,〕已经在基于小修决策提供及时的信息说来这涉及到对设
7、备整个寿命周期进行周期性的采样和测量,从波的齿轮箱故障检测领域做了大量的工作。因测量量中提取出的故障敏感特征可用来确定设备为工作的重点在于确认与故障相关的瞬态成分,的当前状态。振动信号包含了设备状态的大量信并确定它的位置与严重度以前的研究主要集,中在如何在特定约束下提高信号处理技术的时息因此很多基于振动信号的研究已经开展以建。立有效的检测系统。从模式识别的角度来看,状间与频率分辨率文献[3]总结了这一领域内。,态检测可:。的发展动态另一方面以分为两个阶段特征提取和状态分类利用小波对信号的正。,则性作定量分析是近年来一个崭新的方向川通过采用适
8、当的技术提取关键特征并利用它们检测设。信号的正则性可以用Lipsehitzexponent(或被称备的早期失效是可行的o。为Hlderexponent)来描述因为故障引起的从设备
