HMM程序，可用于齿轮、轴承振动信号的故障诊断

资 源 简 介

HMM程序，可用于齿轮、轴承振动信号的故障诊断

详 情 说 明

隐马尔可夫模型（HMM）是一种基于概率统计的时序模式识别方法，在机械故障诊断领域具有广泛应用。针对齿轮和轴承等旋转机械部件的振动信号分析，HMM能够有效捕捉设备状态变化的隐含规律。

在振动信号分析中，HMM主要通过以下三个核心要素实现故障诊断：首先是观测序列，即从振动传感器采集的时域或频域特征信号；其次是隐含状态，对应设备的健康状态（如正常、轻微磨损、严重故障等）；最后是状态转移概率，描述设备状态演变的可能性。

该MATLAB实现方案特别考虑了初学者的学习曲线，采用模块化设计思路：信号预处理阶段包含常用的时频域特征提取方法；模型训练阶段采用经典的Baum-Welch算法进行参数估计；诊断阶段则通过Viterbi算法计算最可能的状态序列。

对于实际应用，建议重点关注两个技术细节：一是特征向量的选择需要具有状态区分度，通常采用多域特征融合的方式；二是模型拓扑结构的设计，左-右型HMM特别适合描述设备状态的不可逆退化过程。

这种基于HMM的故障诊断方法相比传统阈值检测具有明显优势，能够通过概率模型反映故障的渐变过程，对早期微弱故障更为敏感。工程实践中常将HMM与其他分类器结合形成混合诊断模型，以提升复杂工况下的识别鲁棒性。