基于最优测试点的小波包隐马尔科夫模型故障诊断

2017-04-28鞠建波胡胜林

兵器装备工程学报 2017年4期

关键词：故障诊断故障信号

鞠建波，胡胜林，祝超

(海军航空工程学院，山东烟台 264001)

【后勤保障与装备管理】

鞠建波，胡胜林，祝超

(海军航空工程学院，山东烟台 264001)

采用小波包变换和隐马尔科夫模型结合的方法，提出了机载通信电台的故障诊断模型。通过评价函数的建立，得到最优测试点集合；利用小波包变换提取测试点的能量特征值作为模型的输入，利用历史数据对隐马尔科夫模型进行训练，得到各个状态下的HMM参数，通过模式识别，实现电台的故障诊断；试验研究结果验证了所提出的方法的可行性和有效性。

故障诊断；最优测试点；小波包分析；隐马尔科夫模型；模式识别

对某型机载通信电台进行快速准确地故障诊断，及时的确定故障的位置和造成故障的原因，能够尽可能使其处于连续工作状态。随着保障技术的提高，传统的故障诊断方法由于时间长，工作量大，已经难以满足装备的保障要求，因此需要优化缩短诊断时间，减小工作量，对装备实现快速故障诊断。

本研究提出一种评价函数实现测试点的优化选择，减少测试工作量。在处理连续信号的长期研究中,小波包变换具有成熟的理论基础和应用背景。隐马尔科夫模型是一种由Markov链演变而来的强有力的模式识别方法。利用小波包分解[2]最优测试点集合上提取的信号特征作为隐马尔科夫模型[3]的输入，通过HMM模型完成模式识别，实现装备的故障诊断。