基于CHMM的滚动轴承故障预测与状态评估

为了有效地识别滚动轴承的不同失效模式，本文提出了一种基于小波包分解和连续隐马尔可夫模型的滚动轴承故障预测方法。 首先利用小波包分解对滚动轴承的振动信号进行处理，以提取出能量特征，然后将提取出的特征作为连续隐马尔可夫模型的输入。 训练了大量样本以估计不同轴承故障的连续隐马尔可夫模型的参数。 一旦达到该学习阶段，便会在第二阶段中利用生成的模型来连续评估滚动轴承的当前健康状态，并通过计算监视不同CHMM数据的概率来评估故障模式。 测试结果表明，该方法可以准确预测滚动轴承的故障，并评估滚动轴承的损坏状态。 ling bearing faults have been widely studied to reduce maintenance costs and improve equipment uptime. This article focuses on a novel method for fault prediction and state assessment of rolling bearings using Wavelet Packet Decomposition (WPD) and Continuous Hidden Markov Models (CHMM). 滚动轴承是旋转机械中的关键部件，其缺陷可能导致异常振动和噪声，甚至直接破坏电气和机械设备，严重影响设备的可靠性和安全性。据统计，广泛应用滚动轴承的旋转机械中约有30%的机械故障与滚动轴承损坏有关。因此，滚动轴承故障诊断技术的研究对于降低维护成本和提高设备运行效率至关重要。 文章中提出的预测方法首先利用小波包分解来处理滚动轴承的振动信号。小波包分解是一种信号分析工具，它能够以多尺度、多分辨率的方式分析非平稳信号，从而有效提取出故障特征。通过对振动信号的分解，可以分离出不同频率成分，这些成分与滚动轴承的特定故障模式相对应。 接着，提取出的小波包能量特征作为CHMM的输入。连续隐马尔可夫模型是一种概率模型，常用于序列数据分析和预测，特别适合处理时间序列中的隐藏状态和观察状态之间的关系。在训练阶段，通过大量样本来估计不同轴承故障状态的CHMM参数。这些参数反映了各状态之间的转移概率以及从状态到观测值的概率。 在学习阶段完成后，生成的CHMM模型被用于连续评估滚动轴承的健康状态。在实际应用中，模型会实时监测轴承的振动信号，通过计算在不同CHMM状态下的概率，评估当前轴承的故障模式。这种方法的优势在于可以实时监测并预测轴承的故障发展，从而提前采取预防措施。 测试结果验证了所提方法的有效性，它能够准确预测滚动轴承的故障，并精确评估轴承的损坏程度。这为滚动轴承的状态监控和预测性维护提供了有力的工具，有助于减少非计划停机，提高工业生产的效率和安全性。 关键词：滚动轴承，小波包分解，连续隐马尔可夫模型，故障诊断，状态评估 总结来说，本文提出的基于小波包分解和CHMM的滚动轴承故障预测方法，通过高效提取振动信号特征并利用CHMM进行状态评估，实现了对滚动轴承故障的准确预测和健康状态的实时监控，为滚动轴承的故障诊断和预防性维护提供了一种先进的技术手段。