%0 Journal Article
%T 基于小波特征尺度熵-隐半马尔可夫模型的设备退化状态识别方法及应用
%A 曾庆虎
%A 邱静
%A 刘冠军
%A 谭晓栋
%J 兵工学报
%P 198-203
%D 2008
%X ？机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态，正确识别设备当前所处的退化状态，对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。提出了一种基于小波特征尺度熵一隐半马尔可夫模型(HSMM)的设备退化状态识别新方法。通过小波变换提取小波特征尺度熵，然后构造信号的小波特征尺度熵向量，并以此作为HSMM的输入进行训练，建立基于HSMM的机械设备运行状态分类器，从而实现设备退化状态的识别。并且以滚动轴承为例，对正常和几种故障程度不同的滚动体运行状态进行了识别，实验结果表明该方法能有效的识别设备的退化状态。
%K 信息处理技术
%K 小波特征尺度炳
%K 隐半马尔可夫模型(HSMM)
%K 状态识别
%K 退化状态
%U http://118.145.16.231/jweb_bgxb/CN/abstract/abstract1989.shtml