【摘 要】
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针对传统神经网络模型训练时需求的样本量大、训练收敛速度慢、甚至不能完成训练的问题，提出一种具有良好分类能力的模式识别方法———离散隐马尔可夫模型（DHMM）。以滚动轴承为
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助(SWJTU12CX039)
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针对传统神经网络模型训练时需求的样本量大、训练收敛速度慢、甚至不能完成训练的问题，提出一种具有良好分类能力的模式识别方法———离散隐马尔可夫模型（DHMM）。以滚动轴承为研究对象，对振动信号进行分帧处理，通过小波包分解方法得到其特征参数，再由主成分分析方法（PCA ）对特征参数进行降维优化，利用简化后特征参数矢量训练各轴承状态的DHMM ，最后由训练好的DHMM 实现滚动轴承运行状态监测与故障诊断。实验研究表明：该方法能够有效地实现滚动轴承的状态识别，并且需要的样本量少，训练速度快，对实现滚动轴承运行状态
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