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| 稿件标题： | 基于无限特征选择层次链接无限隐Markov模型的轴承故障诊断方法研究 |
| 稿件作者： | 李舒扬1，李志农1，周世健1，毛清华2，张旭辉2 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.09.031 |
| 科学编辑： | 王冬 博士（上海交通大学副教授） |
| 栏目名称： | 装备理论与装备技术 |
| 关键词： | 层次链接无限隐Markov模型；无限特征；优化多尺度排列熵；轴承故障诊断；特征提取 |
| 文章摘要： | 针对无限隐Markov故障诊断模型在对旋转机械中多种故障训练时割裂了各个数据集之间联系，造成每种故障数据集单独训练的问题，提出了一种层次链接无限隐Markov故障诊断模型。将层次链接无限隐Markov故障模型与无限特征选取后优化多尺度排列熵相结合，应用到滚动轴承故障诊断领域。无限特征算法能够高效地提取故障振动信号中包含的信息，进而完成对不同故障的分类。将获得的数据输入粒子群算法优化多尺度排列熵参数，并对其求得相应的多尺度排列熵值，经无限特征算法对得到的特征量进行排序，筛选出相比较下包含信息量大的特征量输入到层次链接无限隐Markov模型中训练与识别。在此基础上将结果与使用无限特征算法筛选无限隐Markov模型的训练识别结果、随机特征选择下的层次链接无限隐Markov模型结果作对比，实验研究表明：无限特征算法能有效提取更具价值的特征信息，层次链接无限隐Markov故障诊断模型能够更有效地识别，为滚动轴承的故障诊断提供了新的思路。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目(52075236，51675258)；江西省自然科学基金重点项目(20212ACB202005)；陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室开放基金项目(SKLMEEIM201901)；南昌航空大学研究生创新专项资金项目(YC2020079) |
| 引用本文格式： | 李舒扬，李志农，周世健，等.基于无限特征选择层次链接无限隐Markov模型的轴承故障诊断方法研究［J］.兵器装备工程学报，2022，43(09)：217-225. LI Shuyang, LI Zhinong, ZHOU Shijian, et al.Research on bearing fault diagnosis method based on infinite feature selection hierarchical link infinite hidden Markov model［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2022，43(09)：217-225. |
| 刊期名称： | 2022年09期 |
| 出版时间： | 2022年9月 |
| 上线时间： | 2022年9月28日 |
| 浏览次数： | 2244 |
| 下载次数： | 45 |
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