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一种基于MPE与HMM的公交车辆轴承故障诊断方法
被引量:
2
1
作者
路艳群
武京利
+1 位作者
米泉硕
纪磊
《机电工程技术》
2019年第11期205-207,共3页
针对公交车辆轴承故障易发且其早期故障难以检测的问题,提出了一种基于多尺度排列熵(MPE)与隐马尔可夫模型(HMM)的轴承故障诊断方法。该方法首先对采集的滚动轴承振动信号进行经验模态分解(EMD),分解完成后得到一系列固有模态函数(IMF)...
针对公交车辆轴承故障易发且其早期故障难以检测的问题,提出了一种基于多尺度排列熵(MPE)与隐马尔可夫模型(HMM)的轴承故障诊断方法。该方法首先对采集的滚动轴承振动信号进行经验模态分解(EMD),分解完成后得到一系列固有模态函数(IMF),选取合适的IMF对信号进行重构,待计算信号多尺度排列熵(MPE)值后再输入已训练收敛的隐马尔模型(HMM)库进行故障类型判别,试验结果验证了该方法的有效性和可行性。
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关键词
公交车辆
轴承
状态监测
故障诊断
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职称材料
题名
一种基于MPE与HMM的公交车辆轴承故障诊断方法
被引量:
2
1
作者
路艳群
武京利
米泉硕
纪磊
机构
中国共产党
北京
公共交通
控股
(
集团
)
有限公司
党校
培训
管理
中心
北京
信息科技大学机电工程学院
出处
《机电工程技术》
2019年第11期205-207,共3页
基金
北京市自然科学基金京津冀基础研究合作专项(编号:J170004)
文摘
针对公交车辆轴承故障易发且其早期故障难以检测的问题,提出了一种基于多尺度排列熵(MPE)与隐马尔可夫模型(HMM)的轴承故障诊断方法。该方法首先对采集的滚动轴承振动信号进行经验模态分解(EMD),分解完成后得到一系列固有模态函数(IMF),选取合适的IMF对信号进行重构,待计算信号多尺度排列熵(MPE)值后再输入已训练收敛的隐马尔模型(HMM)库进行故障类型判别,试验结果验证了该方法的有效性和可行性。
关键词
公交车辆
轴承
状态监测
故障诊断
Keywords
public transport vehicle
bearing
condition monitoring
diagnosis
分类号
TH117 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于MPE与HMM的公交车辆轴承故障诊断方法
路艳群
武京利
米泉硕
纪磊
《机电工程技术》
2019
2
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