基于SOM与混合DHMM的电机性能退化评估
信号处理
2018-09-10 v1
摘要
为及时检测电机退化并组织主动维护，已开展大量性能退化评估研究。然而，以往研究仍存在两方面的不足：1）确定多种机器退化状态间的相关关系并评估具体劣化程度和2）确定退化与失效模式间的演化关系并评估对应于不同退化场景的失效模式。为解决这两点不足，提出一种新颖的性能退化评估方法。首先，使用自组织特征映射（SOM）网络挖掘电机的潜在退化状态。其次，根据已建立的统计健康指标对潜在状态进行量化，并通过分析对应于不同退化状态的提取健康指标分布，确定有效退化状态的相关转移关系及最终演化故障类型。第三，开发混合离散HMM以充分描述不同状态间的转移过程，并以在线方式评估机器的退化场景。转辙机真实应用结果表明，所提方法能够识别有效退化状态并获得优越的评估精度。
引用
@article{arxiv.1809.02342,
title = {Performance Degradation Assessment for Electrical Machines Based on SOM and Hybrid DHMM},
author = {Chong Bian and Shunkun Yang and Tingting Huang and Qingyang Xu and Jie Liu and Enrico Zio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.02342},
year = {2018}
}
备注
19 pages, 21 figures and 7 tables