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分层隐Markov模型在设备状态识别中的应用研究
被引量：
2
1
作者
滕红智
贾希胜
+3 位作者
赵建民
张星辉
王正军
葛家友
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期2175-2181,共7页
与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由...
与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由于该方法可以有效地降低模型的计算复杂度并缩短推理时间,所以将HHMM表达为动态贝叶斯网络,利用预处理的振动信号对设备的健康状态进行识别;针对现有状态分类方法的局限性,提出了基于K均值算法和交叉验证方法相结合的状态数优化方法;以齿轮箱全寿命实验为依据,对该模型实现状态识别的基本框架和计算过程进行了研究,研究结果为复杂设备的状态识别提供了新的思路。
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关键词
分层隐Markov模型
状态
识别
动态贝叶斯网络
状态数优化
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职称材料
题名
分层隐Markov模型在设备状态识别中的应用研究
被引量：
2
1
作者
滕红智
贾希胜
赵建民
张星辉
王正军
葛家友
机构
军械工程学院
[
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期2175-2181,共7页
基金
总装备部重点预研基金资助项目(9140A27020308JB34)
文摘
与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由于该方法可以有效地降低模型的计算复杂度并缩短推理时间,所以将HHMM表达为动态贝叶斯网络,利用预处理的振动信号对设备的健康状态进行识别;针对现有状态分类方法的局限性,提出了基于K均值算法和交叉验证方法相结合的状态数优化方法;以齿轮箱全寿命实验为依据,对该模型实现状态识别的基本框架和计算过程进行了研究,研究结果为复杂设备的状态识别提供了新的思路。
关键词
分层隐Markov模型
状态
识别
动态贝叶斯网络
状态数优化
Keywords
hierarchical hidden Markov model（HHMM）
state recognition
dynamic Bayesian net-work
optimization of condition number
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分层隐Markov模型在设备状态识别中的应用研究
滕红智
贾希胜
赵建民
张星辉
王正军
葛家友
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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