一种针对基因识别的GHMM简化算法

1

作者 李冬冬 杜耀华 王正志 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期103-106,共4页

广义隐Markov模型是计算机基因识别的一种重要模型,它克服了传统隐Markov模型的状态段长成几何分布的缺陷,更加适合于计算机基因识别。其缺点在于计算量大,需要采用有效的简化算法。利用基因的结构特点,在不附加额外限制条件的情况下,... 广义隐Markov模型是计算机基因识别的一种重要模型,它克服了传统隐Markov模型的状态段长成几何分布的缺陷,更加适合于计算机基因识别。其缺点在于计算量大,需要采用有效的简化算法。利用基因的结构特点,在不附加额外限制条件的情况下,提出了一种新的简化算法,其计算复杂度是序列长度的线性函数。对实际生物序列数据的测试结果表明了此简化算法的有效性。 展开更多

关键词 广义隐markov模型 VITERBI算法 基因识别

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基于两阶段多维数据生成与实时健康指数的风机齿轮箱故障预警 被引量：1

2

作者 马同旭 刘帅 +1 位作者 刘卫亮 刘长良 《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期266-276,共11页

针对风电机组关键部件维护时准确率与虚警率难以平衡的问题,提出一种基于两阶段多维数据生成与实时健康指数的风电机组齿轮箱故障预警方法。首先,为反映风速对机组运行状态影响,提出一种基于历史风速的高斯混合隐马尔科夫模型对风速进... 针对风电机组关键部件维护时准确率与虚警率难以平衡的问题,提出一种基于两阶段多维数据生成与实时健康指数的风电机组齿轮箱故障预警方法。首先,为反映风速对机组运行状态影响,提出一种基于历史风速的高斯混合隐马尔科夫模型对风速进行短期预测;然后,为提高预警准确度,提出一种基于两阶段多维数据生成的实时动态阈值设定方法,依据预测风速序列和生成器形成当前时刻油温阈值区间;最后,综合齿轮箱油温实际值和健康状态判别器输出,确定风电机组齿轮箱是否处于异常状态。实际数据的仿真结果表明,所提方法可有效降低虚警率,提前17 h预警风电机组齿轮箱潜在故障。 展开更多

关键词 风电机组 数据采集与监控系统 生成对抗网络 隐马尔科夫模型 风速预测 故障预警

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基于小波与隐式马尔科夫模型的发电机局部放电信号去噪 被引量：10

3

作者 左问 张毅刚 +1 位作者 郁惟镛 黄成军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期137-142,共6页

目前基于小波变换的马尔科夫模型(HMMs)被用于图像信号处理。其方法的优势在于考虑了小波系数之间的相关性,而且在去噪时不存在待定的自由参数,具有更强的自适应性。该文使用小波域HMMs方法去除发电机局部放电信号中的白噪声。为了验证... 目前基于小波变换的马尔科夫模型(HMMs)被用于图像信号处理。其方法的优势在于考虑了小波系数之间的相关性,而且在去噪时不存在待定的自由参数,具有更强的自适应性。该文使用小波域HMMs方法去除发电机局部放电信号中的白噪声。为了验证方法的有效性,采用了实验室的线棒放电信号和电厂的发电机中性点电流局放信号进行实验验证。结果证明,与传统的SURE、Fixed form门限、罚函数和Minimax等方法对比,HMMs方法能获得更高的信噪比,正确区分和保留更多的脉冲数,对进一步的绝缘状态分析有重要意义。 展开更多

关键词 发电机 局部放电 信号去噪 小波变换 隐式马尔科夫模型

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基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计 被引量：17

4

作者 周玮 钟佳成 +3 位作者 孙辉 李国锋 孔剑虹 张富宏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第21期90-95,184,共7页

风电的波动性和不确定性给大规模风电并网带来了挑战,估计风电场上报风电的预测功率误差范围,能够为含风电电力系统的运行调度提供重要信息。因此,提出基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计方法。通过建立隐马尔可夫... 风电的波动性和不确定性给大规模风电并网带来了挑战,估计风电场上报风电的预测功率误差范围,能够为含风电电力系统的运行调度提供重要信息。因此,提出基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计方法。通过建立隐马尔可夫模型实现一定置信水平下对风电功率误差波动区间的快速估计,并利用局部加权回归散点平滑法对误差区间进行处理。以实际数据为例分析,结果表明所提方法能够给出风电功率预测误差的波动范围,为电力系统的调度与控制、备用容量的配置、风险评估等方面提供更全面的信息。 展开更多

关键词 风力发电 隐马尔可夫模型 误差区间估计 功率预测

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基于第二代小波变换和离散隐马尔可夫模型的电能质量扰动分类 被引量：16

5

作者 何为 杨洪耕 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期146-152,共7页

提出了一种将第二代小波变换和离散隐马尔可夫模型相结合的电能质量扰动分类方法。首先使用第二代小波变换对电能质量扰动信号进行时频分析,给出了一种基于模极大值的小波变换后处理方法,用以提取分析结果中表征扰动特征的模极大值,将... 提出了一种将第二代小波变换和离散隐马尔可夫模型相结合的电能质量扰动分类方法。首先使用第二代小波变换对电能质量扰动信号进行时频分析,给出了一种基于模极大值的小波变换后处理方法,用以提取分析结果中表征扰动特征的模极大值,将这些模极大值组成扰动特征量组,经矢量量化后得到特征序列,然后将特征序列输入到由离散隐马尔可夫模型构建的分类系统中,实现对电能质量扰动的分类。在此基础上,给出了确定每类扰动定量指标的方法。仿真结果表明,该分类方法在强噪声环境下分类正确率高,且训练易收敛。 展开更多

关键词 电能质量 扰动分类 第二代小波变换 矢量量化 离散隐马尔可夫模型

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机床相对动柔度劣化趋势预测研究 被引量：2

6

作者 王二化 吴波 +1 位作者 胡友民 杨叔子 《机床与液压》 北大核心 2016年第13期28-33,共6页

在机床的连续使用过程中,其相对动柔度第一阶固有频率、最大相对动柔度、平均相对动柔度和品质系数COM均会发生不同程度的改变,因此,对机床相对动柔度劣化趋势进行预测研究就具有非常重要的意义。然而,由于机床相对激振实验会影响机床... 在机床的连续使用过程中,其相对动柔度第一阶固有频率、最大相对动柔度、平均相对动柔度和品质系数COM均会发生不同程度的改变,因此,对机床相对动柔度劣化趋势进行预测研究就具有非常重要的意义。然而,由于机床相对激振实验会影响机床的正常使用,很难获取大量的机床相对动柔度数据。为解决实验数据的小样本问题,采用广义隐马尔科夫模型(Generalized Hidden Markov Model,GHMM)以及重心法进行机床相对动柔度劣化趋势研究。结果表明:和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)相比,GHMM具有更高的预测精度,可以很好地解决小样本问题;各个评价指标的准确预测,可以大大减少复杂的相对激振实验次数,快速地得到机床相对动柔度劣化趋势。 展开更多

关键词 相对激振法 相对动柔度 广义隐马尔科夫模型 重心法

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基于广义隐马尔可夫模型的PM_(2.5)浓度预测 被引量：4

7

作者 张浩 于君毅 +1 位作者 刘晓慧 雷洪 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期1215-1220,共6页

近年来,以PM2.5为主要污染物的重霾污染事件频频发生,给我国国民经济和居民健康造成了严重损失。在空气质量尚未得到根本性改善的情况下,对重霾污染的准确预警不仅能使公众合理回避污染危害,还能为政府实施应急管理提供时间裕量。针对影... 近年来,以PM2.5为主要污染物的重霾污染事件频频发生,给我国国民经济和居民健康造成了严重损失。在空气质量尚未得到根本性改善的情况下,对重霾污染的准确预警不仅能使公众合理回避污染危害,还能为政府实施应急管理提供时间裕量。针对影响PM2.5浓度的前体物及气象因素的非高斯分布特点以及传统隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)必须已知隐含状态个数的缺点,采用广义隐马尔可夫模型(generalized hidden Markov model,GHMM)对北京市除去定陵外的11个国控站点2013年1月~2017年1月的PM2.5浓度进行了预测。结果表明:GHMM对严重污染及以上PM2.5样本浓度预测准确率显著高于传统连续HMM,但针对中度污染及以下PM2.5样本浓度的预测准确率接近传统HMM。 展开更多

关键词 系统工程 环境 污染 PM2.5 预测 算法 广义隐马尔可夫模型

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具有生长特征的L-系统模型研究 被引量：4

8

作者 马学强 刘弘 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第36期16-20,共5页

传统的L系统对于植物生长特征的表达是将表示分枝结构和枝节生长的产生式加以区别,迭代生成描述植物结构的文法系统并结合海龟解释实现植物的可视化模拟,很难真正体现植物生长过程中的"生命"特征。综合考虑L系统对植物生长的... 传统的L系统对于植物生长特征的表达是将表示分枝结构和枝节生长的产生式加以区别,迭代生成描述植物结构的文法系统并结合海龟解释实现植物的可视化模拟,很难真正体现植物生长过程中的"生命"特征。综合考虑L系统对植物生长的表达能力,将具有一定生理年龄和生长年龄的生长单元视为子结构,考虑植物生长的随机特性,植物的动态生长按照隐式马尔可夫过程进行状态转移,从而提出一种广义的L-系统模型,符合植物本身的生长机理。实例验证表明,提出的模型可快速、有效地实现虚拟植物的可视化模型的建立。 展开更多

关键词 虚拟植物生长 广义L-系统模型 子结构 隐式马尔可夫模型 伴随函数

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考虑健康状态的风电机组发电量预测模型 被引量：1

9

作者 邓超 张子晗 +2 位作者 朱锦璇 吴军 王远航 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2367-2378,共12页

针对现有风电机组发电量预测方法很少考虑机组健康状态的影响,从而降低了预测准确性的问题,提出一种考虑健康状态的风电机组发电量预测模型。首先引入组合权重描述机组多个性能观测序列之间的相关性,建立基于改进多观测序列隐Markov模型... 针对现有风电机组发电量预测方法很少考虑机组健康状态的影响,从而降低了预测准确性的问题,提出一种考虑健康状态的风电机组发电量预测模型。首先引入组合权重描述机组多个性能观测序列之间的相关性,建立基于改进多观测序列隐Markov模型(HMM)的健康状态模型,分别用健康状态等级序列与劣化概率描述健康状态劣化过程。采用预处理后的机组风电场数据采集与监控(SCADA)系统风速和功率数据,利用比恩法建立不同健康状态下的风电功率曲线模型。将机组健康状态劣化过程按时间序列融合到风电功率曲线,建立考虑健康状态的风电机组动态功率曲线模型,并结合基于Weibull分布的风速模型实现发电量预测。以SL2000/100风电机组发电量预测为例,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 健康状态评估 多观测序列隐markov模型 风电功率曲线 发电量预测

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一类广义隐马尔科夫模型的建模与参数估计(英文) 被引量：1

10

作者 胡可 张大力 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 2005年第2期210-217,共8页

隐马尔科夫模型在很多方面已有广泛应用 .讨论了一类更为一般的模型 ,这类模型由WojciechPieczynski首次提出 ,并且给出了在图像识别中的应用 .这里首次给出在离散观测和离散状态下该模型的精确数学描述 ,其中包括建模、状态估计和参数... 隐马尔科夫模型在很多方面已有广泛应用 .讨论了一类更为一般的模型 ,这类模型由WojciechPieczynski首次提出 ,并且给出了在图像识别中的应用 .这里首次给出在离散观测和离散状态下该模型的精确数学描述 ,其中包括建模、状态估计和参数估计 。 展开更多

关键词 测度变换 递归参数估计 递归状态估计 广义隐马尔科夫模型

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双模态语音识别中乘积HMM权重系数与瞬时SNR的关系研究

11

作者 赵晖 顾亚强 唐朝京 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第B12期279-281,285,共4页

在有噪声污染等复杂情况下,为了能够得到更高的语音识别率,提出了一种新的乘积隐马尔可夫模型(HMM)用于双模态语音识别,研究并确定了模型中权重系数与瞬时信噪比(SNR)之间的关系。该模型在独立训练音频和视频HMM的基础上,建立二维训练模... 在有噪声污染等复杂情况下,为了能够得到更高的语音识别率,提出了一种新的乘积隐马尔可夫模型(HMM)用于双模态语音识别,研究并确定了模型中权重系数与瞬时信噪比(SNR)之间的关系。该模型在独立训练音频和视频HMM的基础上,建立二维训练模型,并使用重估策略保证更高的准确性。同时引入广义几率递减(GPD)算法,调整音视频特征的权重系数。实验结果表明,提出的方法在噪声环境下体现出了良好稳定的识别性能。 展开更多

关键词 双模态语音识别 乘积隐马尔可夫模型 权重系数 重估 广义几率递减算法

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面向概括性小文本的文本分割算法 被引量：1

12

作者 陈源 陈蓉 +3 位作者 胡俊锋 林霖 张靖波 于中华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第22期43-45,共3页

文本分割是自然语言文本处理的一项重要研究内容。该文针对现有模型无法有效分割概括性小文本的不足,提出基于隐马尔可夫模型的统计算法。该算法利用小文本中各结构块的长度及词汇信息,对概括性小文本进行同一主题不同论述侧面的分割。... 文本分割是自然语言文本处理的一项重要研究内容。该文针对现有模型无法有效分割概括性小文本的不足,提出基于隐马尔可夫模型的统计算法。该算法利用小文本中各结构块的长度及词汇信息,对概括性小文本进行同一主题不同论述侧面的分割。对发射概率设计了基于句群和基于分割点2种不同的计算方法。以Medline摘要为样本进行的实验表明,该算法对概括性小文本分割是有效的,明显好于经典的TextTiling算法。 展开更多

关键词 文本分割 概括性小文本 隐马尔可夫模型 边界识别 相似性度量

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基于隐马尔可夫模型的非侵入式负荷监测泛化性能改进 被引量：8

13

作者 苏晓 余涛 +2 位作者 徐伟枫 蓝超凡 史守圆 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期691-700,共10页

隐马尔可夫模型(HMM)是非侵入式负荷监测常用的算法.由于电压波动与负荷自身电气特性变化等原因,负荷的测量状态如功率可能持续变化,运行过程中出现新的状态转移,但当前基于HMM的非侵入式负荷监测方法并未考虑如何处理该情况,缺乏状态... 隐马尔可夫模型(HMM)是非侵入式负荷监测常用的算法.由于电压波动与负荷自身电气特性变化等原因,负荷的测量状态如功率可能持续变化,运行过程中出现新的状态转移,但当前基于HMM的非侵入式负荷监测方法并未考虑如何处理该情况,缺乏状态辨识与功率分解的泛化能力.针对这一问题,本文提出并构建二元参数隐马尔科夫模型(BPHMM),结合DBSCAN聚类算法,基于有功功率和稳态电流对负荷状态进行聚类,降低了因电压波动和噪声数据对负荷状态聚类结果造成干扰的可能性;改进维特比算法使其考虑到HMM模型参数更新以实现对负荷状态预测泛化性能的改进;考虑到功率的随机波动性,基于极大似然估计原理构建功率计算优化模型并实现负荷的功率分解.本文采用公共数据集AMPds2对所述方法进行验证,测试算例验证了所述方法的有效性. 展开更多

关键词 非侵入式负荷监测 隐马尔可夫模型 泛化性能 极大似然估计

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基于抽象隐马尔可夫模型的CGF路径规划识别 被引量：2

14

作者 岳师光 查亚兵 +1 位作者 尹全军 张琪 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期148-153,共6页

路径规划识别是一种以位置信息为输入的在线识别。为了使CGF能在仿真中识别对手的路径和终点目标,在分析路径规划层次的基础上引入了抽象隐马尔可夫模型的识别框架。针对标准模型在对手更改终点目标和自上而下规划时无法识别的问题,提... 路径规划识别是一种以位置信息为输入的在线识别。为了使CGF能在仿真中识别对手的路径和终点目标,在分析路径规划层次的基础上引入了抽象隐马尔可夫模型的识别框架。针对标准模型在对手更改终点目标和自上而下规划时无法识别的问题,提出了一种顶层策略可变的抽象隐马尔可夫模型。为模型的顶层策略增加初始分布和策略终止变量,更改了策略终止变量间的依赖关系,使下层策略能被强制终止。给出了改进后DBN结构,并通过推导条件概率更新和RB变量抽样流程实现了模型的近似推理。仿真实验表明,改进模型能准确识别给定环境下的各类典型航迹,不仅在终点目标不变时能较好地维持标准模型的识别准确率,在提供足够的观测数据后还能很好地解决变目标识别问题。 展开更多

关键词 计算机生成兵力 规划识别 路径规划 抽象隐马尔可夫模型

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基于小波包分解与广义隐马尔科夫模型的机车牵引座裂纹状态识别 被引量：1

15

作者 谢锋云 闫少石 +3 位作者 冯春雨 王二化 刘翊 肖乾 《机械设计》 CSCD 北大核心 2022年第6期35-41,共7页

牵引座作为连接机车车体和转向架、承受传递机车纵向力的重要部件,其状态影响着机车的安全。文中针对机车牵引座正常、小裂纹故障、大裂纹故障等3种状态,提出了一种基于小波包分解(WPD)与广义隐马尔科夫模型(GHMM)的状态识别方法:通过db... 牵引座作为连接机车车体和转向架、承受传递机车纵向力的重要部件,其状态影响着机车的安全。文中针对机车牵引座正常、小裂纹故障、大裂纹故障等3种状态,提出了一种基于小波包分解(WPD)与广义隐马尔科夫模型(GHMM)的状态识别方法:通过db5小波包分解方法对机车牵引座的振动信号进行特征提取,同时结合时域敏感特征组成时频敏感特征向量,由模态区间不确定性分析方法构建模态区间特征向量,最后通过模态区间与隐马尔科夫模型组成的广义隐马尔科夫模型进行状态识别。识别结果表明,针对牵引座的3种不同状态,广义隐马尔科夫模型识别方法相较于传统的隐马尔科夫模型有更高的识别率,而且由于输出结果的模态区间形式包含更多的信息,使机车牵引座裂纹状态结果更加可靠。 展开更多

关键词 牵引座 小波包 模态区间 广义隐马尔科夫模型

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基于第二代Bandelet域隐马尔可夫树模型的图像分割 被引量：10

16

作者 侯彪 徐婧 +1 位作者 刘凤 焦李成 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期498-504,共7页

第二代Bandelet可以充分利用图像的内在几何正则性特点,并能自适应获得图像的最优表示.本文采用隐马尔可夫树(Hidden Markov tree,HMT)模型对图像的第二代Bandelet系数建模,通过多尺度参数训练和基于上下文的最大后验概率进行图像分割.... 第二代Bandelet可以充分利用图像的内在几何正则性特点,并能自适应获得图像的最优表示.本文采用隐马尔可夫树(Hidden Markov tree,HMT)模型对图像的第二代Bandelet系数建模,通过多尺度参数训练和基于上下文的最大后验概率进行图像分割.为了评价本文方法的性能,我们分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMT模型分割方法(WD-HMTseg)和Contourlet域HMT模型分割方法(CHM Tseg)进行比较说明算法的有效性.实验结果表明本文方法不但在边缘准确性和区域一致性上有明显改进,而且也降低了纹理图的错分概率. 展开更多

关键词 图像分割 第二代Bandelet 隐马尔可夫树模型 小波 CONTOURLET变换

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基于模态区间的数控机床切削状态监测 被引量：5

17

作者 谢锋云 陈红年 +2 位作者 江炜文 谢三毛 李勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2900-2907,共8页

随着高速高精数控加工技术的发展,对数控机床切削加工状态的稳定性提出了更高的要求,传统的切削加工状态监测方法中对不确定性处理存在不足。提出了一个基于模态区间的切削状态监测不确定性处理方法,利用模态区间的宽度对传统监测方法... 随着高速高精数控加工技术的发展,对数控机床切削加工状态的稳定性提出了更高的要求,传统的切削加工状态监测方法中对不确定性处理存在不足。提出了一个基于模态区间的切削状态监测不确定性处理方法,利用模态区间的宽度对传统监测方法中的不确定性加以表述,以解决监测中的不确定性问题。为了验证提出方法的有效性,搭建了切削加工实验平台,通过加速度传感器获取数控机床切削加工信息,由时频分析方法将切削状态划分成稳定、过渡及颤振3个加工阶段,利用基于模态区间的小波包能量百分比方法,提取不同加工阶段的区间特征量,通过Lloyd算法进行编码后作为基于模态区间的广义隐马尔科夫模型的输入特征向量,最后利用广义隐马尔科夫状态辨识方法,对数据机床切削状态进行了识别。实验结果表明,基于模态区间的广义隐马尔科夫模型辨识方法优于传统的隐马尔科夫模型辨识方法。 展开更多

关键词 模态区间 不确定性 广义隐马尔科夫模型 状态识别

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基于隐马尔可夫模型的汽轮机故障诊断方法研究 被引量：6

18

作者 王晓峰 夏静 +1 位作者 韩捷 雷文平 《中国工程机械学报》 北大核心 2016年第6期-,共4页

为提高汽轮机故障诊断的准确率,本文提出一种基于小波包能量与隐马尔可夫模型相结合的汽轮机故障诊断方法.对汽轮机振动信号进行小波包分解,将小波包能量作为特征集;分别对每种故障状态的样本训练HMM(Hidden Markov Model),并构建故障... 为提高汽轮机故障诊断的准确率,本文提出一种基于小波包能量与隐马尔可夫模型相结合的汽轮机故障诊断方法.对汽轮机振动信号进行小波包分解,将小波包能量作为特征集;分别对每种故障状态的样本训练HMM(Hidden Markov Model),并构建故障诊断知识库;最后利用训练好的HMM对待测样本进行故障诊断.通过对汽轮机常见故障的诊断分析表明,基于隐马尔可夫模型的故障诊断方法的准确率优于BP神经网络、SVM(Suppvrt Vectwr Machine)等方法. 展开更多

关键词 小波包能量 隐马尔可夫模型 汽轮机 故障诊断

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基于广义S变换与隐马尔可夫的滚动轴承性能评估 被引量：2

19

作者 李雯玉 郑小霞 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第7期135-141,共7页

考虑到滚动轴承故障信号的非平稳性、强噪声性,导致状态评估结果不确定性高,提出一种基于广义S变换特征提取和变分贝叶斯-隐马尔可夫模型的滚动轴承性能评估方法。针对滚动轴承监测获得的振动信号,对其进行广义S变换后,分别进行时间、... 考虑到滚动轴承故障信号的非平稳性、强噪声性,导致状态评估结果不确定性高,提出一种基于广义S变换特征提取和变分贝叶斯-隐马尔可夫模型的滚动轴承性能评估方法。针对滚动轴承监测获得的振动信号,对其进行广义S变换后,分别进行时间、频率、时频的信息熵特征值运算,提取健康指数作为性能评估的特征向量,并使用变分贝叶斯-隐马尔可夫模型建立实时性能评估模型,用健康样本训练模型,以模型输出对数似然概率值作为性能退化的评估指标。利用数学模型仿真和辛辛那提大学提供的轴承数据验证特征指标和评估模型的可行性,结果表明广义S变换熵值优于常规的特征指标,在轴承早期微弱故障时灵敏度高,性能评估模型仅需要正常数据就可以准确表征轴承性能退化趋势,为设备的维修和故障检测提供了参考。 展开更多

关键词 滚动轴承 广义S变换 隐马尔可夫模型 变分贝叶斯 性能退化

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隐马尔可夫分位数回归及其贝叶斯估计 被引量：1

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作者 刘鹤飞 王坤 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第18期32-35,共4页

文章提出了隐马尔可夫分位数回归模型的概念,描述了模型的定义,并介绍了模型参数的贝叶斯估计原理、方法和具体执行过程。在进行参数估计时,给出了模型参数的贝叶斯估计原理,先验分布的设置,全条件后验分布的推导,以及MCMC算法的具体执... 文章提出了隐马尔可夫分位数回归模型的概念,描述了模型的定义,并介绍了模型参数的贝叶斯估计原理、方法和具体执行过程。在进行参数估计时,给出了模型参数的贝叶斯估计原理,先验分布的设置,全条件后验分布的推导,以及MCMC算法的具体执行步骤,并用实证模拟检验了参数估计的效果。最后对所涉及的误差分位平移、广义逆高斯分布随机数的生成、标签转换问题等关键技术细节进行了介绍和讨论。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 分位数回归 贝叶斯估计 广义逆高斯分布

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