针对直升机减速器故障诊断中机器学习方法存在的问题,根据隐马尔可夫模型(HMM)适合于处理连续动态信号与支持向量机(SVM)适合于模式分类的长处,提出了基于HMM-SVM串联结构的故障诊断模型.通过从减速箱振动信号中有效提取AR特征,利用HMM计算未知信号与减速器各状态的匹配程度,形成特征向量提供给SVM最后判别,实验结果表明该方法优于单纯的HMM或SVM诊断方法,能利用少量训练样本有效地完成直升机减速器的故障诊断.
隐马尔可夫模型 支持向量机 故障诊断 减速器