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

？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。