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针对机械密封端面全状态先验知识不易获取,正常开启状态下和未打开状态下的先验知识可以获取的特点,以声发射信号作为监测信号,提出基于因子隐马尔可夫模型(FHMM)的机械密封端面磨损状态评估技术.应用经验模态分解(EMD)方法对原始信号进行分离提取,得到准确反映信号的特征信息,将机械密封端面接触状态下的先验特征归一化,并建立因子隐马尔可夫(FHMM)监测模型;根据观察序列对数似然度得到评估密封端面磨损状态性能指标,实现对端面磨损状态的评估.机械密封端面磨损状态监测试验表明:该方法能在仅具备端面接触状态先验知识的情况下,实现对密封端面磨损状态的初步评估,而且所需样本数较少、训练速度快、结果准确、具有较好扩展性. 相似文献
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