基于微分经验模式分解和隐马尔科夫模型的滚动轴承故障诊断方法

来源：计量学报杂志2015年第5期北京时间：

作者：孟宗,闫晓丽

单位：1. 河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004; 2. 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心, 河北 秦皇岛 066004;

摘要：提出基于微分经验模式分解（DEMD）和隐马尔科夫模型(HMM）的旋转机械故障诊断方法,并应用到滚动轴承故障诊断中。首先,对故障信号进行基于微分的经验模式分解,提取瞬时能量作为故障特征向量;然后将故障特征向量输入HMM分类器进行模式识别,输出各状态似然概率值;以最大似然概率所对应的故障状态作为诊断结果,最终实现滚动轴承故障诊断。滚动轴承点蚀故障的诊断实验证明了该方法的有效性。与基于EMD-HMM的故障诊断方法相比,基于DEMD-HMM的故障诊断方法更适用于滚动轴承故障诊断。

关键词：计量学; 轴承故障诊断; 微分经验模式分解; 隐马尔科夫模型

基金资助：国家自然科学基金(51105323);河北省自然科学基金(E2015203356) ;河北省高等学校科学研究计划重点项目(ZD2015049)