为了提高其机械系统故障诊断能力及其准确性,以历史的经验数据为基础对滚动轴承进行健康管理,提出一种新的基于多个隐马尔可夫模型与蚁群聚类算法( ACC)和神经网络相结合的方法来用于轴承故障的诊断与检测,该方法采用HMM与模式识别相结合的方法通过对轴承振动信号进行特征提取,在时频域内进行分析其老化的现象,分别将历史数据和新数据进行故障诊断和检测,并通过HMM和ANFIS来估计其剩余使用寿命和年限.实验结果表明:HMM与模式识别相结合的方法可以准确地对故障进行诊断及预测,通过对结果分析可以得到该方法降低了计算的复杂度,提高了诊断的精度,通过对不同故障诊断实例详细阐述了基于HMM故障诊断方法的有效性和可行性.
故障诊断 隐马尔可夫模型 ACC 电机轴承 模式识别