技术特征：
技术总结
基于鸟群算法和隐马尔科夫模型的齿轮箱故障诊断方法，包括特征提取、模型参数初始化、参数训练、输出概率计算这四个步骤。(1)特征提取：选取小波函数对振动信号进行3层小波包分解和重构，通过对各频段小波分解系数信号进行分析,实现从各个频段分别提取振动信号所代表的不同故障状态的特征信息。(2)模型参数初始化：将振动信号频带能量作为特征向量进行建模(3)参数训练：根据第二步初始化的参数，用鸟群算法进行重估，(4)输出概率计算：经过上述步骤建好模型后，将监测振动数据特征提取，代入不同故障状态模型，由前向后向算法计算输出概率，概率最大的即为对应的故障类型。
技术研发人员：丁超然;刘三明;王致杰;王帅;潘昭旭
受保护的技术使用者：上海电机学院
技术研发日：2017.12.07
技术公布日：2018.05.29