用隐Markov模型的陀螺电机故障诊断方法(英文)
Failure detection and diagnosis of gyro motors using hidden Markov models作者机构:河北工业大学机械工程学院天津300130 天津航海仪器研究所天津300131 河北工业大学控制科学与工程学院天津300130
出 版 物:《中国惯性技术学报》 (Journal of Chinese Inertial Technology)
年 卷 期:2014年第12卷第6期
页 面:829-833页
核心收录:
学科分类:080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金:装备预研支撑技术项目(62101050802) 国防预先研究重点项目(513090501)
摘 要:为满足机电陀螺仪高可靠性的要求,准确地检测和诊断陀螺仪核心部件——陀螺电机的各类故障是十分必要的。提出了一种陀螺电机检测和诊断的新方法,即基于隐Markov模型的模式识别方法。该方法从母线电流时域信号提取特征并作为电机状态的监测指标,通过顺序后推法选择最佳信号特征建立特征空间,并用于隐Markov模型的参数训练,进而使用隐Markov模型作为分类器对陀螺电机进行故障检测和诊断。为验证方法的有效性,用一台无刷直流陀螺电机作为样本进行了实验,构造了轴承故障和定子故障,并在不同的温度条件下进行了测试。实验结果表明:该方法对于陀螺电机故障检测和诊断的正确率达到96.8%。