【摘 要】
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轴承音频信号包含其运行状态的重要信息,通过分析这些信息就能对轴承故障进行有效诊断.本文率先引入基于连续高斯混合密度隐马尔可夫模型(Continuous Gaussian Mixture Hidde
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,长沙410075
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轴承音频信号包含其运行状态的重要信息,通过分析这些信息就能对轴承故障进行有效诊断.本文率先引入基于连续高斯混合密度隐马尔可夫模型(Continuous Gaussian Mixture Hidden Markov Model, CGHMM)的轴承故障音频诊断方法,避免矢量量化带来的数据处理误差,提高了系统诊断精度；引入基于聚类算法的模型参数初始化方法和标定系数的前向-后向算法,简化系统复杂度,加快了训练和诊断速度,进一步提高了诊断精度。实验结果表明,诊断精度达到98.75％,具有很好的应用前景。
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