一种基于时序参数统计的轴承故障识别方法

本发明公开了一种基于时序参数统计的轴承故障识别方法，涉及旋转设备状态监测与智能运维领域，方法包括：S1：采集目标轴承的振动信号样本；S2：短时傅里叶变换：对振动信号做短时傅立叶变换来获取模型的观察；S3：计算前向概率和后向概率；S4：次数统计：利用动态时间序列，计算每个冲击循环的持续时间ts的轴承振动信号，包含一个噪声状态和一个冲击状态，即，统计持续时间ts内落在以为中心、宽度为的窄频率区间中的信号的次数Nc；S5：计算故障的后验概率；S6：故障自动识别：通过选择最高的故障后验概率自动识别轴承故障类型。通过显性时间隐马尔科夫模型中参数估计信号冲击频率，从而对轴承进行故障识别。