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基于动态EM-SHSMM的异常数据下设备健康预测研究
被引量：
4
1
作者
吴健飞
刘勤明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第7期2003-2006,共4页
针对设备退化过程中异常数据下的剩余有效寿命预测问题,提出了一种基于动态的期望最大化算法(EM)-分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)预测方法。基于SHSMM的理论框架,采用期望最大化参数自适应估计算法估计模型中的未知参数;基于WGM(1,1)模型...
针对设备退化过程中异常数据下的剩余有效寿命预测问题,提出了一种基于动态的期望最大化算法(EM)-分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)预测方法。基于SHSMM的理论框架,采用期望最大化参数自适应估计算法估计模型中的未知参数;基于WGM(1,1)模型,提出动态前向后向灰色填充算法处理样本中的异常数据,并利用健康预测过程预测设备的剩余有效寿命;通过实例分析对模型进行评价和验证。结果表明,提出的设备健康预测方法能有效解决异常数据的问题。
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关键词
分段隐半马尔可夫模型
期望最大化自适应估计
算法
动态前向后向灰色填充算法
寿命预测
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题名
基于动态EM-SHSMM的异常数据下设备健康预测研究
被引量：
4
1
作者
吴健飞
刘勤明
机构
上海理工大学管理学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第7期2003-2006,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(71471116,71271138)
国家教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJCZH096)
+1 种基金
上海理工大学国家级项目培育基金项目(16HJPYQN02)
上海理工大学博士启动基金项目(BSQD2014038)
文摘
针对设备退化过程中异常数据下的剩余有效寿命预测问题,提出了一种基于动态的期望最大化算法(EM)-分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)预测方法。基于SHSMM的理论框架,采用期望最大化参数自适应估计算法估计模型中的未知参数;基于WGM(1,1)模型,提出动态前向后向灰色填充算法处理样本中的异常数据,并利用健康预测过程预测设备的剩余有效寿命;通过实例分析对模型进行评价和验证。结果表明,提出的设备健康预测方法能有效解决异常数据的问题。
关键词
分段隐半马尔可夫模型
期望最大化自适应估计
算法
动态前向后向灰色填充算法
寿命预测
Keywords
segmented hidden semi-Markov model(SHSMM)
expectation-maximization algorithm(EM)
dynamic forward backward gray filling algorithm
prognostics
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于动态EM-SHSMM的异常数据下设备健康预测研究
吴健飞
刘勤明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
4
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参考文献
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