基于改进型HMM的风电机组齿轮箱故障预测

【摘要】：以风电机组齿轮箱轴承齿轮为研究对象,将隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)和优胜劣汰遗传算法相结合,对风电机组齿轮箱轴承齿轮的故障进行预测研究,并用实际监测的风电机组齿轮箱冲击数据进行故障预测验证。研究结果表明:该算法相对简单,结果不受模型初始值的影响,能收敛于全局最优,克服了HMM的Baum-Welch算法较复杂,结果受模型初始值的影响,易收敛于局部最优的缺点,为风电机组齿轮箱轴承齿轮故障预测的研究提供新的方法和思路。 【作者单位】： 沈阳工业大学电气工程学院;北京唐智科技发展有限公司;
【关键词】： 隐马尔可夫模型 优胜劣汰遗传算法 风电机组齿轮箱 冲击 故障预测
【分类号】：TM315
【正文快照】： 杂,且易收敛于局部最优。本文将0引言HMM和优胜劣汰遗传算法相结合[6],提出一种改进型HMM,运用机械设备的故障预测技术近年来在国内外得优胜劣汰遗传算法取代Baum-Welch算法进行参数到快速发展,神经网络、支持向量机、模糊数学、贝优化,从而简化了算法,克服了Baum-Welch算法的

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