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作者：苏方健;刘文才;马波;
单位：北京化工大学机电工程学院;中国石油天然气股份有限公司安全环保技术研究院;北京化工大学高端机械装备健康监控及自愈化北京市重点实验室;
摘要：针对机械工况恶劣、结构复杂，单特征门限报警的故障预警方法对其预警常出现误、漏报警事件的现状，提出一种无限高斯混合模型（IGMM,Infinite Gaussian Mixture Model）结合区间统计的机械故障预警方法。首先，将机械振动信号映射为高维特征空间，对其所在空间进行区间划分。然后，利用IGMM估计出机械健康状态下高维特征空间在各区间频数的分布；利用累计计数方法统计出机械在实时状态下高维特征空间在各区间频数的分布。最后，对以上两个频数分布计算距离并将其与自学习得出的预警阈值作比较，实现故障预警。验证结果表明，提出方法的预警准确率较高且时效性较好。
关键词：故障预警;;无限高斯混合模型;;机械设备
基金资助：国家重点研发计划项目（2018YFB1503103）
