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基于AR的二维隐Markov模型离心泵故障诊断方法

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【作者】 周云龙柳长昕宋延宏赵鹏孙斌洪文鹏

【Author】 ZHOU Yun-long1,LIU Chang-xin1,SONG Yan-hong1 ZHAO Peng2,SUN Bin1,HONG Wen-peng1 (1.Northeast Dianli University,Jilin 132012,China;2.North China Electric Power University,Beijing 102206,China)

【机构】 东北电力大学华北电力大学

【摘要】 离心泵速度变化过程的振动信号具有信息量大、非平稳、重复再现性不佳等特点,二维隐Markov模型(2D-HMM)很适合处理此类信号。利用AR谱不受数据长度的限制,AR模型参数对状态变化规律反映敏感的特点,以振动信号做自回归变换后的AR谱系数作为特征向量,将基于AR的2D-HMM引入到离心泵故障诊断中,提出了一种基于AR的2D-HMM故障诊断方法,并论述了该模型的拓扑结构和主要参数以及相应的训练和识别算法。最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了方法的有效性。

【基金】 吉林省教育厅科学技术研究项目(2007047)
【所属期刊栏目】 经验交流 (2008年10期)
  • 【分类号】TH311
  • 【被引频次】7
  • 【下载频次】156
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