基于隐马尔科夫模型的牵引变压器油纸绝缘剩余寿命预测 被引量：4

1

作者 张慧娟 齐金平 +2 位作者 李鸿伟 刘晓宇 燕大强 《绝缘材料》 CAS 北大核心 2024年第3期96-101,共6页

为考虑动车组车载牵引变压器油纸绝缘老化状态对剩余寿命的影响,本文采用油中溶解气体含量作为反映油纸绝缘老化的特征参量,由于油纸绝缘老化过程中具有动态特性,依据油纸绝缘老化状态与特征参量之间对应的隐藏状态与观测状态建立隐马... 为考虑动车组车载牵引变压器油纸绝缘老化状态对剩余寿命的影响,本文采用油中溶解气体含量作为反映油纸绝缘老化的特征参量,由于油纸绝缘老化过程中具有动态特性,依据油纸绝缘老化状态与特征参量之间对应的隐藏状态与观测状态建立隐马尔科夫模型。首先通过贝叶斯信息准则确定隐藏状态数目,利用k-Means算法对观测序列进行聚类处理。在此基础上,利用Viterbi算法对观测序列进行状态识别进而确定油纸绝缘老化状态,最后结合比例风险模型确定可靠度函数。通过CRH2型动车组车载牵引变压器油中溶解气体在线监测数据验证模型的准确性,最终得到油纸绝缘的剩余寿命与实际寿命基本相符,从而可为后续制定牵引变压器维修策略提供理论参考。 展开更多

关键词 牵引变压器 隐马尔科夫模型 油中溶解气体 剩余寿命

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于高阶隐半马尔科夫模型的设备剩余寿命预测 被引量：7

2

作者 刘文溢 刘勤明 周林森 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期2387-2398,共12页

针对设备剩余寿命预测误差较大的问题,提出一种基于高阶隐半马尔科夫模型(HOHSMM)的剩余寿命预测模型。首先基于隐半马尔科夫模型,建立了HOHSMM,提出一种基于排列的HOHSMM降阶方法和复合节点机制,并相应地改进状态转移矩阵和观测矩阵,... 针对设备剩余寿命预测误差较大的问题,提出一种基于高阶隐半马尔科夫模型(HOHSMM)的剩余寿命预测模型。首先基于隐半马尔科夫模型,建立了HOHSMM,提出一种基于排列的HOHSMM降阶方法和复合节点机制,并相应地改进状态转移矩阵和观测矩阵,使得高阶模型转化为对应的一阶模型,将更多的节点依赖关系信息储存在待估计参数组中。其次,采用智能优化算法群代替EM算法,对模型进行参数估计以及结构优化,实现了智能优化算法对高阶模型拓扑结构的简化。再次,定义并推导了高阶模型中的状态驻留变量,运用基于多项式拟合的预测方法实现了在先验分布未知情况下的设备剩余寿命预测。最后,通过美国卡特彼勒公司液压泵数据集对所提框架进行了验证,结果表明,基于高阶隐半马尔科夫模型的设备剩余寿命预测方法是更加有效的。 展开更多

关键词 高阶隐半马尔科夫模型 复合节点 模型降阶 状态驻留 多项式拟合 剩余寿命预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于时变状态转移隐半马尔科夫模型的寿命预测 被引量：15

3

作者 何兆民 王少萍 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期47-53,共7页

隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据... 隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据系统的3种典型退化状态分析,给出3种不同的状态转移系数.与初始状态转移矩阵相结合,得到随时间变化的状态转移矩阵.提高系统在当前健康状态下的剩余持续时间估计精度,最终得到更为准确的总体剩余寿命预测值.结果表明,基于时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型相比传统的隐半马尔科夫模型,可显著提高剩余寿命预测的准确性. 展开更多

关键词 时变状态转移概率 隐半马尔科夫模型 状态估计 寿命预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于隐马尔科夫模型的变压器剩余寿命分析 被引量：9

4

作者 陈长征 刘洋 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2020年第4期412-416,共5页

针对电力变压器故障引起的被迫停机状况,推进符合运维需求的视情维修机制,利用隐马尔科夫模型对变压器剩余寿命进行了研究.收集系统相关运行状态和工况数据,利用退化信息及历史寿命数据基于隐马尔科夫模型对系统进行退化状态评价,得出... 针对电力变压器故障引起的被迫停机状况,推进符合运维需求的视情维修机制,利用隐马尔科夫模型对变压器剩余寿命进行了研究.收集系统相关运行状态和工况数据,利用退化信息及历史寿命数据基于隐马尔科夫模型对系统进行退化状态评价,得出状态转移矩阵以及观测概率矩阵.利用故障比率模型进行可靠度分析,得出变压器剩余寿命概率分布.结果表明,本文方法能大概率准确预测变压器剩余寿命. 展开更多

关键词 隐马尔科夫模型 威布尔分布 贝叶斯公式 剩余寿命 视情维修 全寿命周期管理 变压器 预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

层次狄利克雷过程隐半马尔科夫模型识别飞行员脑疲劳状态 被引量：2

5

作者 罗映雪 贾博 +2 位作者 裘旭益 邓平煜 吴奇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1196-1206,共11页

在民航及军用航空领域,长期恶劣飞行环境的影响将导致飞行员精神不集中,产生疲劳现象,严重影响飞行员的判断能力.因此,研究飞行员的脑疲劳状态对飞行安全来说非常重要.脑疲劳推理主要面临二个基本问题:一是如何提取脑疲劳认知的特征,二... 在民航及军用航空领域,长期恶劣飞行环境的影响将导致飞行员精神不集中,产生疲劳现象,严重影响飞行员的判断能力.因此,研究飞行员的脑疲劳状态对飞行安全来说非常重要.脑疲劳推理主要面临二个基本问题:一是如何提取脑疲劳认知的特征,二是如何识别带驻留时间的脑疲劳认知潜在状态.针对第1个问题,本文提出一种基于Kaiser窗函数的光滑伪仿射维格纳–维勒分布的方法,提取主要认知脑区的脑电节律的瞬时频谱特征.并与其他时频分布的特征进行对比,本文的特征具有明显的局部显著性.针对第2个问题,本文建立一种基于剩余寿命的隐半马尔科夫模型(HSMM)的飞行员脑疲劳认知动力学推理模型,解决了传统隐马尔科夫模型潜状态快速切换及无法对潜状态驻留时间进行建模的问题.飞行员脑疲劳认知行为是由多通道的脑节律融合的整体表现行为,建立多通道共享狄利克雷过程先验参数的层次学习网络,形成共享疲劳认知主题的子任务学习机制.实验结果显示本文的模型具有较高的推理飞行员脑疲劳状态的能力,具有广泛的应用价值. 展开更多

关键词 脑电信号 飞行员疲劳 基于剩余寿命的隐半马尔科夫模型 光滑伪仿射维格纳-维勒分布

在线阅读 下载PDF 职称材料

连续隐半马尔科夫模型在轴承性能退化评估中的应用 被引量：19

6

作者 李巍华 李静 张绍辉 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期613-620,共8页

连续隐半Markov模型(Continuous hidden semi-Markov model,CHSMM)是隐Markov模型(Hidden Markov model,HMM)的一种扩展形式,可用于时间序列过程的动态建模。通过加入状态分布参数并对多组观测值进行连续化,可加强模型对新观测值的处理... 连续隐半Markov模型(Continuous hidden semi-Markov model,CHSMM)是隐Markov模型(Hidden Markov model,HMM)的一种扩展形式,可用于时间序列过程的动态建模。通过加入状态分布参数并对多组观测值进行连续化,可加强模型对新观测值的处理能力以及对状态驻留时间的建模能力。利用该方法建立了轴承性能退化的评估模型。首先,分析振动信号并提取频带能量作为退化特征;然后将正常状态下的特征样本作为模型的观测值对CHSMM进行训练;最后将待测的特征样本输入模型,得到待测样本相对于所建立正常模型的输出概率,作为轴承性能退化状态的标志。轴承疲劳寿命试验结果表明:所提的评估模型能较好地刻画轴承性能退化的过程,并能在早期对轴承的性能退化做出预警。 展开更多

关键词 故障预测 轴承 连续隐半马尔科夫模型 频带能量 性能退化评估

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于隐半马尔科夫退化模型的非等周期预防性维修优化 被引量：12

7

作者 苏春 李乐 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期342-349,共8页

以单位时间维修费用率最小化为目标,研究非等周期下预防性维修优化问题.采用隐半马尔科夫模型(HSMM)完成退化过程时间序列的动态建模,采用多维特征变量描述设备退化状态,建立设备性能退化评估模型.为减小信号噪声对HSMM训练的影响,采用... 以单位时间维修费用率最小化为目标,研究非等周期下预防性维修优化问题.采用隐半马尔科夫模型(HSMM)完成退化过程时间序列的动态建模,采用多维特征变量描述设备退化状态,建立设备性能退化评估模型.为减小信号噪声对HSMM训练的影响,采用经验模态分解(EMD)分析传感器信号,获得降噪后的退化特征;将多维特征样本作为模型观测值完成HSMM训练,并获取状态转移函数矩阵;以役龄回退因子描述维修效果,采用增强精英保留遗传算法(SEGA)求解维修优化模型,得到维修次数和维修间隔的优化解.以某航空发动机全寿命周期检测数据为例,完成案例分析.结果表明:针对4个退化状态下的非等周期维修模型,初始维修周期和维修总次数分别为13.79、19,每个作业周期费用率为257499美元,为预防性维修计划的制定提供理论依据. 展开更多

关键词 隐半马尔科夫模型 退化模型 非等周期维修 维修优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应隐式半马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法 被引量：18

8

作者 刘勤明 李亚琴 +1 位作者 吕文元 叶春明 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期2187-2194,共8页

针对设备健康诊断与寿命预测问题,提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型(AHSMM)结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,有效降低了模型的计算复杂性。利用最大似然线性回归... 针对设备健康诊断与寿命预测问题,提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型(AHSMM)结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,有效降低了模型的计算复杂性。利用最大似然线性回归训练对输出概率分布和驻留概率分布进行自适应训练,处理多传感器信息间的差异性,进行有效的多传感器信息融合,以更加准确地进行设备健康诊断与寿命预测。利用失效率理论建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过美国卡特彼勒公司液压泵的状态识别和健康预测实际案例对所提出的方法进行评价与验证,实验结果表明,基于AHSMM的设备健康诊断和性能衰退预测方法比传统的隐式半马尔可夫模型(HSMM)更有效。 展开更多

关键词 自适应隐式半马尔可夫模型 健康诊断 剩余有效寿命 最大似然线性回归 多传感器信息

在线阅读 下载PDF 职称材料

面向广义数学形态颗粒特征的灰色马尔科夫剩余寿命预测方法 被引量：8

9

作者 李洪儒 王余奎 +2 位作者 王冰 许葆华 李兴林 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期316-323,共8页

在滚动轴承状态监测与故障预测领域中,针对滚动轴承退化特征提取这一关键问题,提出了一种基于广义数学形态颗粒的特征提取新方法,该方法以数学形态颗粒分析为理论基础,在形态运算中引入腐蚀和膨胀算子,以计算出的广义数学形态颗粒值作... 在滚动轴承状态监测与故障预测领域中,针对滚动轴承退化特征提取这一关键问题,提出了一种基于广义数学形态颗粒的特征提取新方法,该方法以数学形态颗粒分析为理论基础,在形态运算中引入腐蚀和膨胀算子,以计算出的广义数学形态颗粒值作为特征指标,定量地反映滚动轴承的性能退化程度。分别通过仿真信号和实例信号对该方法进行了有效性验证。在此基础上,为准确拟合滚动轴承性能退化过程的整体趋势与随机波动规律,将灰色马尔科夫模型应用到滚动轴承剩余寿命预测中,从而建立一种基于广义数学形态颗粒与灰色马尔科夫模型的剩余寿命预测方法。依托杭州轴承试验研究中心进行了滚动轴承疲劳寿命强化试验,以采集得到的轴承内圈全寿命试验数据验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 广义数学形态颗粒 灰色马尔科夫模型 剩余寿命预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于隐半马尔可夫模型的用户兴趣特征提取

10

作者 琚春华 章敏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第12期4206-4209,共4页

针对网络用户兴趣行为特征的抽取,提出了一种基于隐半马尔可夫模型的用户兴趣特征提取模型,通过用状态驻留时间的概率来控制用户浏览行为,使描述兴趣特征的隐状态和时间的相关性更紧密地结合起来,并且根据隐半马尔可夫模型可以产生多观... 针对网络用户兴趣行为特征的抽取,提出了一种基于隐半马尔可夫模型的用户兴趣特征提取模型,通过用状态驻留时间的概率来控制用户浏览行为,使描述兴趣特征的隐状态和时间的相关性更紧密地结合起来,并且根据隐半马尔可夫模型可以产生多观察值序列的特性,把文本信息划分成多个文本块子区域,使每个子区域的特征和其中一个观察值序列对应起来。实验结果表明,利用隐半马尔可夫模型进行特征提取比HMM方法有更高的准确率和召回率。 展开更多

关键词 用户兴趣 隐马尔科模型 隐半马尔科夫模型 特征提取 文本挖掘

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进退化隐马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测研究 被引量：15

11

作者 刘文溢 刘勤明 +1 位作者 叶春明 李冠林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第3期805-810,共6页

针对隐马尔可夫模型在进行设备健康诊断时与实际存在较大偏差的问题,提出了一种以似幂关系加速退化为核心的改进退化隐马尔可夫模型(DGHMM)。首先,引入退化因子描述设备衰退过程,提出的似幂关系加速退化较常规指数式加速退化而言,能更... 针对隐马尔可夫模型在进行设备健康诊断时与实际存在较大偏差的问题,提出了一种以似幂关系加速退化为核心的改进退化隐马尔可夫模型(DGHMM)。首先,引入退化因子描述设备衰退过程,提出的似幂关系加速退化较常规指数式加速退化而言,能更好地描述设备服役期间随着役龄增加性能的逐步下降。其次,以全局搜索能力相对较强的改进遗传算法代替常规EM算法进行参数估计,克服了EM算法易陷入局部最优的局限性。同时,针对隐马尔可夫模型时间上须服从指数分布而不能直接用于寿命预测的局限性问题,提出了一种以近似算法与Viterbi算法为基础的贪婪近似法,以寻求最大概率剩余观测为目的,动态地寻求最大概率剩余状态路径,对设备剩余寿命进行预测。最后,通过美国卡特彼勒公司液压泵数据集对所提出的方法进行验证评价。结果表明,基于改进退化隐马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法在描绘设备退化、设备状态诊断准确率方面更加有效,在剩余寿命预测上亦为可行。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 设备退化 健康诊断 剩余寿命预测 遗传算法 近似算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法 被引量：1

12

作者 钱建生 李小斌 +1 位作者 秦文光 秦海初 《工矿自动化》 北大核心 2014年第11期26-30,共5页

提出了一种基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法。该方法根据传感器采集的带式输送机功率时序数据建立带式输送机运行状态的混合高斯隐马尔可夫模型,基于该模型采用基于图的状态序列遍历算法和基于切普曼-柯尔莫哥... 提出了一种基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法。该方法根据传感器采集的带式输送机功率时序数据建立带式输送机运行状态的混合高斯隐马尔可夫模型,基于该模型采用基于图的状态序列遍历算法和基于切普曼-柯尔莫哥罗夫方程的概率转移算法对带式输送机堆煤时刻进行预测:基于图的状态序列遍历算法通过寻找当前状态到堆煤状态的通路确定剩余时间;基于切普曼-柯尔莫哥罗夫方程的概率转移算法通过粒子群优化算法及切普曼-柯尔莫哥罗夫方程交叉验证来获取训练样本上失败状态的概率阈值,并计算当前的状态迁移到超过失败状态概率阈值的转移次数来确定剩余时间。基于煤矿生产实际数据集的实验验证了该方法可有效预测带式输送机的堆煤发生时刻。 展开更多

关键词 带式输送机 堆煤时刻 堆煤预测 剩余寿命 隐马尔可夫模型 混合高斯隐马尔科夫模型 切普曼-柯尔莫哥罗夫方程

在线阅读 下载PDF 职称材料

PEMFC剩余使用寿命直接预测的混合方法 被引量：7

13

作者 赵波 张领先 +3 位作者 章雷其 谢长君 陈哲 刘相万 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期8554-8567,I0019,共15页

针对质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的剩余使用寿命预测问题,该文基于考虑双层电容效应的PEMFC动态半经验模型,提出一种通过直接预测方式结合数据驱动和模型驱动的混合预测方法。对于数据驱动,使用深度... 针对质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的剩余使用寿命预测问题,该文基于考虑双层电容效应的PEMFC动态半经验模型,提出一种通过直接预测方式结合数据驱动和模型驱动的混合预测方法。对于数据驱动,使用深度卷积网络提取多维老化数据的特征,传递到长短期记忆网络预测老化电压。对于模型驱动,将电压预测值作为自适应扩展卡尔曼滤波框架的观测值。分别基于静态和动态2种工况下的老化数据,利用混合预测方法分别进行短期和长期预测。短期预测结果表明,在动态工况下动态半经验模型能更有效地拟合老化电压数据。长期预测结果表明,基于动态半经验模型的预测误差更小,且混合方法预测的PEMFC剩余使用寿命更接近真实值。 展开更多

关键词 质子交换膜燃料电池 剩余使用寿命 动态半经验模型 直接预测 混合预测方法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于状态条件概率的设备剩余寿命预测 被引量：12

14

作者 张继军 邓力 +1 位作者 马登武 曹文静 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期602-607,共6页

针对机载设备剩余使用寿命预测中存在的不确定性因素,建立了基于状态条件概率分布的机载设备剩余寿命模型.首先,引入状态条件概率矢量对隐马尔科夫模型(HMM,Hidden Markov Model)进行不确定性改进,并推导了其计算形式.其次,给出了近似... 针对机载设备剩余使用寿命预测中存在的不确定性因素,建立了基于状态条件概率分布的机载设备剩余寿命模型.首先,引入状态条件概率矢量对隐马尔科夫模型(HMM,Hidden Markov Model)进行不确定性改进,并推导了其计算形式.其次,给出了近似确定状态退化转移时间的方法,由此得到了以状态条件概率矢量为协变量的条件可靠度函数及剩余寿命模型.最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算.仿真结果表明该模型预测精度高,能够较大程度地降低不确定性因素的影响. 展开更多

关键词 隐马尔科夫模型 条件概率 威布尔分布 比例风险模型 剩余使用寿命

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于MoG-HMM的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测研究 被引量：14

15

作者 张星辉 康建设 +2 位作者 高存明 曹端超 滕红智 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第15期20-25,31,共7页

提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后... 提出了基于混合高斯隐马尔可夫模型的齿轮箱状态识别与剩余使用寿命预测新方法。建立了基于聚类评价指标的状态数优化方法,通过计算待识别特征向量的概率值来识别齿轮箱当前状态。在状态识别的基础上,提出了剩余使用寿命计算方法。最后,利用齿轮箱全寿命实验数据进行验证,结果表明,该方法可以有效的识别齿轮箱状态并实现了剩余使用寿命预测,平均预测正确率为90.94%,为齿轮箱的健康管理提供了科学依据。 展开更多

关键词 混合高斯隐马尔可夫模型 剩余使用寿命预测 状态识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于连续型HMM和PSO-SVM的滚动轴承剩余寿命预测 被引量：20

16

作者 刘波 宁芊 +2 位作者 刘才学 艾琼 何攀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第A01期31-35,共5页

为了准确识别轴承当前所处的退化状态,并进一步精确有效地预测其剩余寿命,提出一种基于连续型隐马尔可夫模型(CHMM)与PSO-SVM相结合的预测方法。首先,提取轴承振动全寿命周期信号的时域、频域、时频域的特征,并构建特征空间;然后,利用C... 为了准确识别轴承当前所处的退化状态,并进一步精确有效地预测其剩余寿命,提出一种基于连续型隐马尔可夫模型(CHMM)与PSO-SVM相结合的预测方法。首先,提取轴承振动全寿命周期信号的时域、频域、时频域的特征,并构建特征空间;然后,利用CHMM将轴承全寿命周期划分若干个退化阶段,并通过选取不同阶段的特征训练样本,采用PSO-SVM进行预测模型的训练,分别得到不同阶段的剩余寿命预测模型;最后,运用滚动轴承全寿命数据对所提方法进行测试,并与全寿命周期数据CHMM分区段后的SVM模型和未分区段的PSO-SVM模型的预测方法作对比。实验结果表明该方法能有效提高预测精度,具有一定的实用性。 展开更多

关键词 性能退化 剩余寿命预测 特征提取 连续型隐马尔可夫模型 逻辑回归

在线阅读 下载PDF 职称材料

地铁车辆电动塞拉门的剩余寿命预测 被引量：2

17

作者 王凌 陈长骏 +3 位作者 潘静 许宏 陈锡爱 那文波 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第22期2994-3000,共7页

针对地铁车辆客室电动塞拉门传动装置润滑不良的问题,提出了基于自组织映射(SOM)神经网络、隐马尔可夫链(HMC)模型和蒙特卡罗(MC)仿真的剩余使用寿命预测方法。该方法首先对采集到的电机电流信号进行特征提取;然后利用SOM对提取出的多... 针对地铁车辆客室电动塞拉门传动装置润滑不良的问题,提出了基于自组织映射(SOM)神经网络、隐马尔可夫链(HMC)模型和蒙特卡罗(MC)仿真的剩余使用寿命预测方法。该方法首先对采集到的电机电流信号进行特征提取;然后利用SOM对提取出的多维特征数据进行融合与编码,将所得结果作为HMC的输入向量,训练得到全部寿命下劣化状态转移矩阵;最后利用MC方法实现对其劣化过程的剩余使用寿命预测。故障模拟实验结果表明,该方法可以在考虑润滑不良故障模式下,有效预测得到电动塞拉门丝杆的剩余使用寿命。 展开更多

关键词 电动塞拉门 润滑不良 剩余使用寿命预测 隐马尔可夫链模型 自组织映射神经网络 蒙特卡罗仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料

航空发动机的健康指标构建与剩余寿命预测 被引量：26

18

作者 彭开香 皮彦婷 +1 位作者 焦瑞华 唐鹏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期713-720,共8页

预测与健康管理技术能够有效的评估系统健康状态、预测系统剩余使用寿命,是提高复杂系统安全性、经济性的重要保障.为全面评估系统健康状态,本文提出了一种基于深度置信网络(DBN)的无监督健康指标构建方法,并结合隐马尔可夫模型(HMM)进... 预测与健康管理技术能够有效的评估系统健康状态、预测系统剩余使用寿命,是提高复杂系统安全性、经济性的重要保障.为全面评估系统健康状态,本文提出了一种基于深度置信网络(DBN)的无监督健康指标构建方法,并结合隐马尔可夫模型(HMM)进行系统剩余寿命预测.首先,通过无监督训练深度置信网络实现历史数据的特征提取,进而构建健康指标;其次,利用健康指标集训练隐马尔可夫模型,实现设备健康状态的自动识别;最后,通过DBN-HMM混合模型来计算系统剩余寿命.采用商用模块化航空推进系统仿真软件(C-MAPSS)给出的航空发动机数据集,验证了上述方法的有效性. 展开更多

关键词 深度置信网络 隐马尔可夫模型 健康指标 健康状态识别 剩余寿命预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于半CRF模型的百科全书文本段落划分 被引量：2

19

作者 许勇 宋柔 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期204-210,共7页

介绍了基于半条件随机域(semi-Markov conditional random fields,简称semi-CRFs)模型的百科全书文本段落划分方法.为了克服单纯的HMM模型和CRF模型的段落类型重复问题,以经过整理的HMM模型状态的后验分布为基本依据,使用了基于词汇语... 介绍了基于半条件随机域(semi-Markov conditional random fields,简称semi-CRFs)模型的百科全书文本段落划分方法.为了克服单纯的HMM模型和CRF模型的段落类型重复问题,以经过整理的HMM模型状态的后验分布为基本依据,使用了基于词汇语义本体知识库的段落开始特征以及针对特定段落类型的提示性特征来进一步适应目标文本的特点.实验结果表明,该划分方法可以综合利用各种不同类型的信息,比较适合百科全书文本的段落结构,可以取得比单纯的HMM模型和CRF模型更好的性能. 展开更多

关键词 自然语言处理 机器学习 隐马尔科夫模型 文本段落划分 半条件随机域模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多源信息融合与HMM的剩余寿命预测 被引量：4

20

作者 黄林 龚立 +1 位作者 姜伟 王康勃 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1747-1756,共10页

针对设备剩余使用寿命预测问题,提出一种基于多源信息融合与隐马尔可夫模型的预测方法。首先,针对发动机结构复杂、监控数据参数多等问题,提出一种基于传感器信噪比和主成分分析(principal component analysis,PCA)降维的多源传感器数... 针对设备剩余使用寿命预测问题,提出一种基于多源信息融合与隐马尔可夫模型的预测方法。首先,针对发动机结构复杂、监控数据参数多等问题,提出一种基于传感器信噪比和主成分分析(principal component analysis,PCA)降维的多源传感器数据融合方法。在此基础上,利用样本数据训练高斯混合隐马尔可夫模型,同时为降低模型偏差并避免过拟合风险,提出一种“定制”策略训练方法,训练后的模型可用于系统健康状态识别和剩余使用寿命预测。最后,通过美国国家航空航天局公开的航空发动机仿真数据集对所提方法进行了验证,并与几种具有代表性且预测精度较高的文献方法进行了比较分析,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 多源信息融合 隐马尔可夫模型 剩余使用寿命 模型训练

在线阅读 下载PDF 职称材料