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主分量分析和因子隐Markov模型在机械故障诊断中的应用被引量：3: 1; 作者李志农曾明如 +2 位作者韩捷何永勇褚福磊《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期25-29,共5页; 主分量分析(principalcomponentanalysis,PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法,可以将高维数据空间变换到低维特征空间,因而可用于多通道冗余消除和特征提取。因子隐Markov模型是隐Markov模型的扩展,它比隐Mark-ov模型更有优势,适用... 展开更多; 关键词主分量分析因子隐markov模型冗余消除故障诊断模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于因子隐Markov模型的旋转机械故障诊断方法的研究被引量：2: 2; 作者丁启全李志农 +1 位作者吴昭同郑时雄《动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期2560-2563,共4页; 针对旋转机械升降速过程非平稳、重复再现性不佳的特点 ,隐 Markov模型具有很强的针对性。因子隐 Markov模型是一种多链隐 Markov模型 ,它是隐 Markov模型的一种扩展形式。作者将因子隐 Markov模型引入到旋转机械升降速过程的故障诊断... 展开更多; 关键词旋转机械因子隐markov模型故障诊断模式分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于隐Markov模型的网络安全态势感知方法研究被引量：9: 3; 作者张勇谭小彬《信息网络安全》 2011年第10期47-51,共5页; 为了准确评估网络系统的安全状态,文章提出一种基于隐Markov模型(HMM)的网络安全态势感知方法。首先通过对系统多种安全检测数据融合,得到系统的网络结构、资产、威胁和脆弱性数据的规范化数据;接着对系统中的每个资产,将该资产受到的... 展开更多; 关键词网络安全态势感知隐markov模型滑动窗口遗忘因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FHMM模型的离心泵故障诊断方法研究: 4; 作者柳长昕王锋 +3 位作者刘传海柳振河吴世光黎世翔《水电能源科学》 2008年第5期156-159,共4页; 针对离心泵故障振动信号特点,提出了一种结合小波变换与FHMM的离心泵故障诊断方法。利用Daubechies小波对振动信号一维8尺度小波分解,从中提取一维信号低频系数作为特征向量输入各状态FHMM进行训练,输出概率最大的状态即为离心泵运行状... 展开更多; 关键词离心泵故障诊断小波变换因子隐markov模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

旋转机械升降速过程的双谱-FHMM识别方法被引量：22: 5; 作者李志农丁启全 +1 位作者吴昭同冯长建《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期171-174,共4页; 结合双谱和因子隐 Markov模型 ,提出了一种基于双谱的特征提取建立机组各状态相应的因子隐 Markov模型状态识别法 ,并成功地应用到旋转机械升降速过程的故障诊断中 ,同时还与基于双谱的特征提取的 HMM状态识别法进行了比较 ,实验结果表... 展开更多; 关键词旋转机械故障诊断升速过程降速过程因子隐markov模型双谱 fhmm识别方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

小波和FHMM在旋转机械升降速过程中的应用被引量：4: 6; 作者李志农吴昭同 +2 位作者丁启全何永勇褚福磊《控制工程》 CSCD 2003年第4期299-301,共3页; 小波变换具有时频局部化的特点,可有效地用于非平稳信号的分析和处理。因子隐Markov模型(FHMM)是隐Markov模型(HMM)的扩展形式,适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力,特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析... 展开更多; 关键词小波变换因子隐markov模型(fhmm) 故障诊断旋转机械; 在线阅读下载PDF 职称材料

旋转机械升降速过程BSI-FHMM识别方法的研究被引量：1: 7; 作者李志农丁启全 +1 位作者冯长建吴昭同《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第20期1730-1733,共4页; 结合时序模型的盲辨识和因子隐 Markov模型 ,提出了基于时序模型盲辨识的特征提取方法建立机组各状态相应的 FHMM识别法 ,成功地应用到旋转机械升降速过程的故障诊断中 ,实验结果表明。; 关键词旋转机械升降速过程盲系统辨识因子隐markov模型故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑劣化因素的HMM在设备状态评估中的应用被引量：3: 8; 作者廖雯竹崔诗好《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1147-1154,共8页; 针对传统的基于隐马尔科夫模型(HMM)的设备评估模型大多假定设备状态间的转移概率不变,忽略了实际运行中设备状态间转移概率会随使用时间的增加而变化的问题,提出一类考虑劣化因素的HMM,通过设计劣化因子来克服传统HMM的不足,并开发了... 展开更多; 关键词隐markov模型转移概率劣化因子期望值最大算法设备状态评估故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名主分量分析和因子隐Markov模型在机械故障诊断中的应用被引量：3: 1; 作者李志农曾明如韩捷何永勇褚福磊; 机构郑州大学振动工程研究所南昌大学信息工程学院清华大学精密仪器与机械系; 出处《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期25-29,共5页; 基金教育部"跨世纪优秀人才培养计划"基金河南省教育厅自然科学基金(2006460005) 河南省杰出人才创新基金(0621000500)资助项目~~; 文摘主分量分析(principalcomponentanalysis,PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法,可以将高维数据空间变换到低维特征空间,因而可用于多通道冗余消除和特征提取。因子隐Markov模型是隐Markov模型的扩展,它比隐Mark-ov模型更有优势,适用于动态过程时间序列的建模,并具有强大的时序模型分类能力,特别适合非平稳、信号特征重复再现性不佳的信号分析。文中结合主分量分析与因子隐Markov模型,提出一种新的故障识别方法,即以主分量分析方法进行冗余消除和故障特征提取,因子隐Markov模型作为分类器。并应用到机械故障诊断中,同时与基于主分量分析的隐Markov模型的识别方法相比较,实验结果表明基于PCA的因子隐Markov模型识别法和基于PCA的隐Markov模型识别法在故障识别上都是有效的,但对于相同的状态空间,前者的训练速度快于后者,尤其是状态空间越大,这种优势越明显。; 关键词主分量分析因子隐markov模型冗余消除故障诊断模式识别; Keywords Principal camponent analysis （PCA） Factorial hidden markov model （fhmm） Rechundancy reduction Fault diagnosis Pattern recognition; 分类号 TB114 [理学—概率论与数理统计] TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于因子隐Markov模型的旋转机械故障诊断方法的研究被引量：2: 2; 作者丁启全李志农吴昭同郑时雄; 机构浙江大学机械系华南理工大学机械系; 出处《动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期2560-2563,共4页; 基金国家自然科学基金项目 ( 5 0 0 75 0 79); 文摘针对旋转机械升降速过程非平稳、重复再现性不佳的特点 ,隐 Markov模型具有很强的针对性。因子隐 Markov模型是一种多链隐 Markov模型 ,它是隐 Markov模型的一种扩展形式。作者将因子隐 Markov模型引入到旋转机械升降速过程的故障诊断中 ,提出了基于因子隐 Markov模型的旋转机械故障诊断方法 ,并且利用它成功地对旋转机械的故障进行了分类。实验结果表明 :该方法是有效的。图 4表 2参; 关键词旋转机械因子隐markov模型故障诊断模式分类; Keywords rotating machinery Factorial Hidden markov Models (fhmm) fault diagnosis pattern classification; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于隐Markov模型的网络安全态势感知方法研究被引量：9: 3; 作者张勇谭小彬; 机构中国电子科技集团第三十八研究所数字技术部中国科学技术大学; 出处《信息网络安全》 2011年第10期47-51,共5页; 基金国家高技术研究发展(863)计划(2006AA01Z449) 第42届中国博士后科学基金资助项目(20070420738); 文摘为了准确评估网络系统的安全状态,文章提出一种基于隐Markov模型(HMM)的网络安全态势感知方法。首先通过对系统多种安全检测数据融合,得到系统的网络结构、资产、威胁和脆弱性数据的规范化数据;接着对系统中的每个资产,将该资产受到的威胁和存在的脆弱性结合起来,分析影响该资产的安全事件序列,分别建立该资产保密性、完整性和可用性三个安全性分量的HMM,采用滑动窗口机制将观测序列分段训练,并采用带遗忘因子的更新算法得到HMM的各个参数;然后根据HMM和观测序列分析该资产安全状态,评估该资产的安全态势分量;最后综合分析网络中所有资产的安全态势分量,评估网络的安全态势分量,并根据应用背景评估网络的整体安全态势。实验分析表明,基于HMM的网络安全态势感知方法符合实际应用,评估结果准确有效。; 关键词网络安全态势感知隐markov模型滑动窗口遗忘因子; Keywords network security situation awareness Hidden markov Model sliding window forgetting factor; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FHMM模型的离心泵故障诊断方法研究: 4; 作者柳长昕王锋刘传海柳振河吴世光黎世翔; 机构东北电力大学能源与机械工程学院鞍钢建设集团有限公司; 出处《水电能源科学》 2008年第5期156-159,共4页; 基金吉林省教育厅科学技术研究基金资助项目(2007047); 文摘针对离心泵故障振动信号特点,提出了一种结合小波变换与FHMM的离心泵故障诊断方法。利用Daubechies小波对振动信号一维8尺度小波分解,从中提取一维信号低频系数作为特征向量输入各状态FHMM进行训练,输出概率最大的状态即为离心泵运行状态,从而实现了离心泵故障诊断。通过2BA-6A离心泵试验系统可验证该方法的有效实用性。; 关键词离心泵故障诊断小波变换因子隐markov模型; Keywords centrifugal pump fault diagnosis wavelet transform factorial hidden markov model; 分类号 TH311 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名旋转机械升降速过程的双谱-FHMM识别方法被引量：22: 5; 作者李志农丁启全吴昭同冯长建; 机构浙江大学现代制造工程研究所; 出处《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期171-174,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目 (编号 :5 0 0 75 0 79); 文摘结合双谱和因子隐 Markov模型 ,提出了一种基于双谱的特征提取建立机组各状态相应的因子隐 Markov模型状态识别法 ,并成功地应用到旋转机械升降速过程的故障诊断中 ,同时还与基于双谱的特征提取的 HMM状态识别法进行了比较 ,实验结果表明该方法是有效的。; 关键词旋转机械故障诊断升速过程降速过程因子隐markov模型双谱 fhmm识别方法; Keywords fault diagnosis rotating machinery bispectrum factorial hidden markov models (fhmm); 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] TH133 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小波和FHMM在旋转机械升降速过程中的应用被引量：4: 6; 作者李志农吴昭同丁启全何永勇褚福磊; 机构浙江大学现代制造工程研究所清华大学精仪系; 出处《控制工程》 CSCD 2003年第4期299-301,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(50075079); 文摘小波变换具有时频局部化的特点,可有效地用于非平稳信号的分析和处理。因子隐Markov模型(FHMM)是隐Markov模型(HMM)的扩展形式,适用于动态过程的时间序列的建模并具有强大的时序模式分类能力,特别适合非平稳、重复再现性不佳的信号分析。结合小波变换和FHMM,提出了基于小波变换的FHMM状态识别法,即从小波分解结构中提取一维信号的低频系数作为特征向量,以FHMM作为分类器,并进行实验研究。实验结果表明,该方法是有效的。; 关键词小波变换因子隐markov模型(fhmm) 故障诊断旋转机械; Keywords wavelet transform Factor Hidden markov Models(fhmm) fault diagnosis rotating machinery; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名旋转机械升降速过程BSI-FHMM识别方法的研究被引量：1: 7; 作者李志农丁启全冯长建吴昭同; 机构浙江大学; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第20期1730-1733,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(500 750 79); 文摘结合时序模型的盲辨识和因子隐 Markov模型 ,提出了基于时序模型盲辨识的特征提取方法建立机组各状态相应的 FHMM识别法 ,成功地应用到旋转机械升降速过程的故障诊断中 ,实验结果表明。; 关键词旋转机械升降速过程盲系统辨识因子隐markov模型故障诊断; Keywords blind system identification (BSI) factorial hidden markov model (fhmm) fault diagnosis rotating machinery; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑劣化因素的HMM在设备状态评估中的应用被引量：3: 8; 作者廖雯竹崔诗好; 机构重庆大学机械工程学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1147-1154,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(71301176) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130191120001)~~; 文摘针对传统的基于隐马尔科夫模型(HMM)的设备评估模型大多假定设备状态间的转移概率不变,忽略了实际运行中设备状态间转移概率会随使用时间的增加而变化的问题,提出一类考虑劣化因素的HMM,通过设计劣化因子来克服传统HMM的不足,并开发了一个双重的期望值最大算法来估算劣化因子和状态初始转移概率矩阵,从而对设备状态进行评估。最后,通过算例验证了模型的可行性和有效性。; 关键词隐markov模型转移概率劣化因子期望值最大算法设备状态评估故障诊断; Keywords hidden markov model transition probability aging factor expectation maximization machinery diagnosis fault diagnosis; 分类号 TB114.3 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	主分量分析和因子隐Markov模型在机械故障诊断中的应用	李志农曾明如韩捷何永勇褚福磊	《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于因子隐Markov模型的旋转机械故障诊断方法的研究	丁启全李志农吴昭同郑时雄	《动力工程》 CAS CSCD 北大核心	2003	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于隐Markov模型的网络安全态势感知方法研究	张勇谭小彬	《信息网络安全》	2011	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于FHMM模型的离心泵故障诊断方法研究	柳长昕王锋刘传海柳振河吴世光黎世翔	《水电能源科学》	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	旋转机械升降速过程的双谱-FHMM识别方法	李志农丁启全吴昭同冯长建	《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心	2003	22	在线阅读下载PDF 职称材料
6	小波和FHMM在旋转机械升降速过程中的应用	李志农吴昭同丁启全何永勇褚福磊	《控制工程》 CSCD	2003	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	旋转机械升降速过程BSI-FHMM识别方法的研究	李志农丁启全冯长建吴昭同	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	考虑劣化因素的HMM在设备状态评估中的应用	廖雯竹崔诗好	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料