HMM与改进距离测度法在齿轮箱故障诊断中的应用

"基于HMM与改进距离测度法的齿轮箱故障诊断 (2014年)" 这篇论文提出了一种新的齿轮箱故障诊断方法，它综合应用了隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）和改进的距离测度法。在故障诊断领域，特征参数的选择和优化是关键步骤，因为它们直接影响到诊断的准确性和效率。作者通过引入两约束因子来调整特征参数灵敏度的评价函数，以此来选择最优特征参数子集，实现了特征参数的降维，降低了处理复杂性的负担。 改进的距离测度法在该文中起到了重要作用，它通过评价函数对不同特征参数的重要性进行评估，筛选出对故障状态最敏感的特征。这一过程有助于减少噪声干扰，提高诊断的精度。一旦得到最优特征参数子集，这些参数被用于训练齿轮箱在不同健康状态下的Markov模型。每个模型代表齿轮箱的一种特定状态，如正常运行、轴不对中、断齿或磨损等。 接下来，论文采用测试数据对构建的Markov模型进行对数似然概率计算。这个概率值反映了测试数据与每个模型的匹配程度。通过比较这些概率值，可以确定测试数据对应的故障类型。这种方法的优点在于它能够识别多种故障模式，增强了诊断的灵活性和实用性。 在齿轮箱的验证实验中，结合改进距离测度法和HMM的方法显示出显著的故障识别效果。它成功地辨识出了齿轮箱的轴不对中、断齿和磨损等多种故障，证明了其在实际齿轮箱系统故障诊断中的有效性。该研究不仅为齿轮箱故障诊断提供了新的理论和技术支持，也为其他机械设备的故障诊断提供了参考框架。 关键词：特征提取、改进的距离测度法、HMM、故障诊断、齿轮箱 这篇论文属于工程技术领域，文献标志码为A，DOI为10.13465/j.cnki.jvs.2014.14.016，发表在《振动与冲击》期刊第33卷第14期。该研究对提高齿轮箱故障诊断的准确性和自动化水平具有重要意义，对于设备健康管理、预测维护以及工业生产的安全性有着深远的影响。