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基于细化谱和隐马尔科夫模型的齿轮故障分类方法

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摘要为了快速准确地对齿轮故障作出分类，结合隐马尔科夫模型（HMM）高效的模式分类能力，提出了基于细化谱（ZOOMFFT）和隐马尔科夫模型的故障分类方法。采用时域同步平均法从复杂信号中提取目标齿轮的啮合信号作为分析对象，对其进行细化谱分析，提取基频、倍频及其边频带幅值作为特征量输入到HMM中训练和识别，再通过对比对数似然概率值来确定齿轮故障类型。试验结果表明该方法可以有效地对齿轮故障进行分类。

DOI 2d3g88ql49/1326967

作者王文欢;王细洋;万在红

机构地区不详

出处《失效分析与预防》 2014年1期

关键词故障分类细化谱隐马尔科夫模型时域同步平均

分类 [金属学及工艺][金属材料]

出版日期 2014年01月11日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

失效分析与预防

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