【摘 要】
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针对传统隐Markov模型（HMM）在机械故障诊断中存在的不足,即HMM过学习或溢出问题以及隐状态数需要事先假定,提出了基于无限隐马尔可夫模型（i HMM）的机械故障诊断方法。在提出的方
【机 构】
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南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675258,51265039,51261024);机械传动国家重点实验室开放基金(SKLMT-KFKT-201514);广东省数字信号与图像处理技术重点实验室(2014GDDSIPL-01)项目资助
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针对传统隐Markov模型（HMM）在机械故障诊断中存在的不足,即HMM过学习或溢出问题以及隐状态数需要事先假定,提出了基于无限隐马尔可夫模型（i HMM）的机械故障诊断方法。在提出的方法中,以谱峭度为特征提取,i HMM为识别器,并以最大似然估计来确定设备运转中出现的故障类型。同时,将提出的方法与传统的HMM故障识别方法进行了对比分析。实验结果表明,提出的方法是有效的,得到了非常满意的识别效果。提出的方法能够有效避免了HMM在建模初期遗留下的不足,可以自适应确定模型中隐藏状态数和模型数学结构,因此,提出
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