一种基于隐态序列分析的机械故障频率计算及诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于隐态序列分析的机械故障频率计算及诊断方法，涉及机械故障频率计算及诊断领域，其主要步骤为：采集目标旋转机械的振动信号样本，对振动信号做短时傅里叶变换来获取模型的观察，通过转换概率矩阵计算故障频率，然后求出转换概率矩阵，然后计算通过隐马尔科夫模型所生成隐藏状态的故障频率，从而可以由转移概率矩阵来计算故障频率，用来提高诊断的效率。本发明专利技术不仅旨在提升故障诊断的精度和效率，还致力于通过更先进的分析技术，为机械设备的运行稳定性和维护管理提供更全面、更高效的解决方案，这种技术进步对于需要持续可靠性的工业应用尤为关键，比如在重要的制造、能源、航空及其他高精度机械领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机械故障频率计算及诊断领域，具体涉及一种基于隐态序列分析的机械故障频率计算及诊断方法。

技术介绍

1、在扩展讨论本专利技术之前的
技术介绍
时，重点在于强调传统振动信号分析方法面对复杂工业环境的局限性。这些方法，虽然在简单或理想条件下有效，但在实际应用中，尤其是在高噪声环境或多故障源存在的情况下，其效果大打折扣。例如，当多种故障同时出现，或者信号受到复杂背景噪声的干扰时，传统的时域或频域分析方法往往难以准确区分和诊断不同的故障类型。此外，这些传统方法最终通常依赖于专家知识的频谱检测。这种方法的局限性不仅表现在诊断的非自动化上，还体现在处理速度和效率上，尤其是在需要实时或近实时监测的应用场景中。

2、针对这些挑战，本专利技术引入了一种基于隐态序列分析的机械故障频率计算及诊断方法。这种方法能够更深入地分析振动信号的内在特性，包括其在时间和频率上的复杂模式。通过使用短时傅里叶变换（stft），本专利技术能够有效地处理和分析在不同时间段内信号的频率特性，这对于识别复杂信号中的故障特征至关重要。更进一步，结合隐状态序列转移矩阵的应用，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于隐态序列分析的机械故障频率计算及诊断方法，包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于隐态序列分析的机械故障...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳亚强，满绪豪，饶猛，左明健，
申请(专利权)人：青岛明思为科技有限公司，
类型：发明
国别省市：