基於隱馬爾科夫模型的旋轉機械故障診斷新方法的研究

《基於隱馬爾科夫模型的旋轉機械故障診斷新方法的研究》是依託浙江大學，由丁啟全擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於隱馬爾科夫模型的旋轉機械故障診斷新方法的研究
• 依託單位：浙江大學
• 項目負責人：丁啟全
• 項目類別：面上項目
• 批准號：50075079
• 申請代碼：E0503
• 負責人職稱：教授
• 研究期限：2001-01-01 至 2002-12-31
• 支持經費：16（萬元）

項目摘要

針對旋轉機械升降速過程振動信號信息量大、非平穩、重複性差的特點，引入隱馬爾科夫模型作為建模與識別工具，進行旋轉機械運行狀態和故障識別的研究。隱馬爾科夫模型具有強大的動態時序模式分類能力，有望與神經網路、遺傳算法等結合在升降速過程的故障診斷中得到成功套用，對於促進旋轉機械故障診斷技術的進步具有重要理論意義和使用價值。