一种基于符号化概率有限状态机的轴承故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于符号化概率有限状态机的轴承故障诊断方法。该方法首先对训练数据集中的一维时间序列转换为了二维的符号矩阵，然后对二维符号矩阵构建概率有限状态机模型，并使用提取出来的左特征向量作为特征量表示原始轴承信号，最后使用改进的K‑最近邻分类（KNN）算法对已知故障类别的轴承信号的左特征向量进行学习。对于待诊断轴承信号使用上述相同特征提取方法，再利用改进的KNN算法实现故障的诊断。本发明使用K‑means聚类方法对传统的K‑最近邻分类算法进行改进，提高了轴承诊断算法的计算效率和故障诊断效果。