基于無(wú)限隱Markov模型的機(jī)械故障診斷方法研究.pdf

1、本論文是在國(guó)家自然科學(xué)基金(51261024，51075372，51265039，50775208)，江西省教育廳科技計(jì)劃項(xiàng)目(No.GJJ12405)，機(jī)械傳動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(No.SKLMT-KFKT-201514)和廣東省數(shù)字信號(hào)與圖像處理技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(2014GDDSIPL-01)資助下展開(kāi)研究。針對(duì)基于HMM故障診斷方法中的模型定義和估計(jì)過(guò)程存在著嚴(yán)重不足，將一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法—無(wú)限隱Markov模型(iH

2、MM)引用到機(jī)械故障診斷中，提出了基于iHMM的故障診斷新方法，并取得了一些創(chuàng)新性的成果。本論文主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　第一章，論述了本課題的提出及其展開(kāi)研究的意義，并論述了傳統(tǒng)隱Markov模型(HMM)的研究現(xiàn)狀，特別是在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域研究現(xiàn)狀。詳細(xì)論述了iHMM的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上，提出了本論文的主要研究?jī)?nèi)容、結(jié)構(gòu)安排和創(chuàng)新之處。
　　第二章，論述了傳統(tǒng)隱Markov模型的理論及其存在的不足，并在此基礎(chǔ)之上，

3、闡明了無(wú)限隱Markov模型的理論及算法。在iHMM中，首先，從Dirichlet過(guò)程進(jìn)行狀態(tài)間轉(zhuǎn)移概率的計(jì)算推導(dǎo)。然后，使用分層Dirichlet過(guò)程進(jìn)行隱狀態(tài)機(jī)制和生成機(jī)制的推理。其次，對(duì)模型超越參數(shù)的推理、優(yōu)化和似然估計(jì)。還通過(guò)仿真實(shí)例對(duì)iHMM推理算法進(jìn)行了驗(yàn)證，仿真結(jié)果表明iHMM具有很好的狀態(tài)數(shù)目發(fā)掘能力，能夠準(zhǔn)確的反映狀態(tài)序列的結(jié)構(gòu)特征。最后，從概率統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)出發(fā)，說(shuō)明了iHMM在機(jī)械故障診斷中所發(fā)揮的作用。
　　第

4、三章，結(jié)合譜峭度和iHMM的各自特性，提出了一種基于譜峭度和iHMM的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的新方法。在提出的方法中，譜峭度用于故障特征提取，iHMM用作識(shí)別器，利用譜峭度提取的故障特征輸入到iHMM中進(jìn)行故障識(shí)別，其中，以最大似然估計(jì)來(lái)確定設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)中出現(xiàn)的故障類(lèi)型。同時(shí)，將提出的方法與傳統(tǒng)的HMM進(jìn)行故障識(shí)別方法進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法是有效的，能有效地區(qū)分不同的故障類(lèi)型。提出的方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的HMM故障識(shí)別方法，克服了傳

5、統(tǒng)的HMM故障識(shí)別方法存在的不足。
　　第四章，論述了基于Beam抽樣(Beam sampling)的iHMM理論及算法，并將該算法應(yīng)用到滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，并結(jié)合小波熵，提出了一種基于小波熵和Beam抽樣iHMM的滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的新方法。在提出的方法中，利用小波熵提取故障特征，輸入到iHMM中進(jìn)行退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了利用小波熵用作評(píng)價(jià)性能退化評(píng)價(jià)指標(biāo)的有效性。同時(shí)，提出的方法與傳統(tǒng)的HMM進(jìn)行退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法進(jìn)

6、行了對(duì)比分析。研究結(jié)果表明，提出的方法明顯優(yōu)于HMM性能退化預(yù)測(cè)方法，并通過(guò)相對(duì)誤差指標(biāo)充分反映出來(lái)。
　　第五章，相對(duì)完整數(shù)據(jù)下的預(yù)測(cè)，缺失數(shù)據(jù)下的預(yù)測(cè)更困難，也是更有意義。本章詳細(xì)論述了缺失數(shù)據(jù)下利用iHMM進(jìn)行滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的可行性，在此基礎(chǔ)上，提出了一種缺失數(shù)據(jù)下的基于iHMM滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)，給出了缺失數(shù)據(jù)下iHMM預(yù)測(cè)模型建立及其預(yù)測(cè)方法。提出的方法能夠較好的對(duì)前期的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使用預(yù)處理的得到的特征