基于无限学生t混合模型聚类的机械故障预警方法

往复式压缩机、柴油机等复杂机械的振动信号往往呈现较强的非平稳特性，导致传统单特征门限报警法的报警准确率较低。针对该问题，提出一种基于无限学生t混合模型（infinite student's t-mixture model，iSMM）聚类的机械故障预警方法：首先，通过提取机械振动信号特征构建高维特征空间，并采用iSMM对其进行建模，以描述机械设备的状态；其次，利用基于匹配的KL散度近似算法计算机械设备在历史正常状态和观测状态下的模型间距离；最后，将该距离与基于3σ准则自学习出的报警阈值进行比较，实现故障预警。利用往复式压缩机故障案例对所提方法进行验证，结果表明本文方法较单特征门限报警法报警准确率高且时效性好，可有效地对复杂机械进行故障预警。