【摘 要】
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针对离散隐Markov模型(HMM)在状态识别中的不足,结合齿轮箱全寿命实验数据,研究了基于连续隐Markov模型(CHMM)的状态识别方法。建立了基于齿轮箱原始振动信号的CHMM状态识别
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针对离散隐Markov模型(HMM)在状态识别中的不足,结合齿轮箱全寿命实验数据,研究了基于连续隐Markov模型(CHMM)的状态识别方法。建立了基于齿轮箱原始振动信号的CHMM状态识别框架,提出了基于K均值算法和交叉验证相结合的状态数优化方法,通过计算待确定观测数据的极大似然概率值来确定齿轮箱当前状态。结果表明,用原始振动信号作为CHMM的输入可以实现状态识别,验证了模型的有效性,为齿轮箱基于状态的维修提供了科学依据。
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