【摘 要】
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为实现滚动轴承故障智能诊断,提出了一种基于核主元分析法（KPCA）、粗糙集（RS）和遗传算法（GA）改进离散隐马尔科夫模型（DHMM）的智能诊断方法。通过使用混合核函数的KPCA和RS对时域、频
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京化工大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51375037,51075023);国家973项目(2012CB026000);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0759)
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为实现滚动轴承故障智能诊断,提出了一种基于核主元分析法（KPCA）、粗糙集（RS）和遗传算法（GA）改进离散隐马尔科夫模型（DHMM）的智能诊断方法。通过使用混合核函数的KPCA和RS对时域、频域参数进行约简,构造敏感性高、稳定性强,并能准确表征轴承状态的特征参数矩阵。应用GA优化了DHMM,克服了DHMM训练算法容易陷入局部极小的缺点。最后应用GA优化的DHMM训练算法得到的滚动轴承各状态下的DHMM,并通过比较测试样本在各DHMM下的对数似然概率,实现了轴承故障类型的有效识别。实验结果表明,该方法可以
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