PCA+CHMM在设备性能退化状态识别中的应用研究
Application of PCA+CHMM in equipment performance degradation state recognition
1. 四川大学 电子信息学院, 成都 610065
2. 电子信息控制重点实验室, 成都 610036
摘要
为了准确识别机械设备当前所处的退化状态，研究了一种基于PCA（主成分分析）和CHMM（连续型隐马尔可夫模型）结合的性能退化状态识别方法。首先提取设备振动信号全寿命周期的时域、频域、时频域的特征，经过初步筛选后组成新的特征集，使用PCA方法对其进行降维处理；然后利用降维后的数据，训练一个全寿命周期CHMM用来确定退化状态数目，再针对每个退化状态训练一个CHMM，通过比较观测序列处于各个模型下的似然概率值判断设备当前所处的退化状态；最后通过实验对比了PCA+CHMM和PCA+SVM、PCA+KNN、PCA+CART方法的各退化状态识别准确率，结果表明PCA+CHMM的平均识别准确率最高、识别效果较好，适用于设备退化状态的识别。
基金项目
国家“973”计划资助项目(2013CB328903)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0679
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第1期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 136-139
文章编号: 1001-3695(2019)01-031-0136-04
发布历史
[2019-01-05] 印刷出版
引用本文
钟飞, 宁芊, 周新志, 等. PCA+CHMM在设备性能退化状态识别中的应用研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (1): 136-139. (Zhong Fei, Ning Qian, Zhou Xinzhi, et al. Application of PCA+CHMM in equipment performance degradation state recognition [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (1): 136-139. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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