基于自回归-隐马尔可夫模型的离心泵故障诊断方法研究

摘要

根据离心泵故障振动信号的特点,提出了一种结合自回归(autoregressive,AR)谱分析与隐马尔可夫模型(HMM)的离心泵故障诊断方法.利用AR谱不受数据长度限制和AR模型参数对状态变化规律反映敏感的特点,以振动信号做自回归变换后的AR谱系数作为特征向量,将其输入到各个状态HMM进行训练,其中输出概率最大的状态即是离心泵的运行状态,从而实现离心泵的故障诊断.最后通过2BA-6A离心泵实验系统验证了该方法的有效性.