基于小波灰度矩向量与连续马尔可夫模型的轴承故障诊断 被引量：6

1

作者 徐增丙 轩建平 +2 位作者 史铁林 吴波 胡友民 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第15期1858-1862,共5页

根据机械设备故障诊断本质特征和连续马尔可夫模型(CHMM)所具有的较强的时序模式分类能力的特点,提出了一种基于小波灰度矩向量与CHMM的滚动轴承故障诊断方法。从轴承振动信号提取一种量纲一的小波灰度矩向量作为特征参数,并训练几种故... 根据机械设备故障诊断本质特征和连续马尔可夫模型(CHMM)所具有的较强的时序模式分类能力的特点,提出了一种基于小波灰度矩向量与CHMM的滚动轴承故障诊断方法。从轴承振动信号提取一种量纲一的小波灰度矩向量作为特征参数,并训练几种故障状态的CHmm,再运用训练好的CHMM进行轴承的状态监测与故障模式的识别。诊断与对比实验表明该方法在故障样本少的情况下仍能进行准确训练与诊断。 展开更多

关键词 小波灰度矩向量 连续马尔可夫模型 模式识别 故障诊断

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基于连续马尔可夫模型的时变电力系统自适应控制策略 被引量：4

2

作者 马静 高翔 +1 位作者 李益楠 邱扬 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期21-26,共6页

针对风电机组出力波动等时变因素导致电力系统运行工况变化较大的问题,提出了一种基于连续马尔可夫(Markov)模型的时变电力系统自适应控制策略。首先,构建含连续Markov时变电力系统模型的Lyapunov泛函,利用Dynkin引理,推导出具有H∞范... 针对风电机组出力波动等时变因素导致电力系统运行工况变化较大的问题,提出了一种基于连续马尔可夫(Markov)模型的时变电力系统自适应控制策略。首先,构建含连续Markov时变电力系统模型的Lyapunov泛函,利用Dynkin引理,推导出具有H∞范数界γ的鲁棒随机稳定性定理。在此基础上,利用Schur补引理,考虑系统各子工况下稳态方差约束,推导出满足干扰衰减度γ和最小方差约束的鲁棒随机稳定线性矩阵不等式(LMI),并将该LMI转化为线性目标函数的最小化问题求解各子控制器。然后,利用随机梯度法辨识系统工况,确定各子控制器加权系数,构造自适应控制策略。时域仿真表明,该控制策略有效避免了固定故障集无法与当前工况合理匹配的问题。 展开更多

关键词 电力系统 鲁棒随机稳定 连续马尔可夫模型 自适应控制 时变 系统辨识

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基于自回归–连续隐马尔可夫模型的离心泵故障诊断 被引量：18

3

作者 周云龙 柳长昕 +2 位作者 赵鹏 孙斌 洪文鹏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第20期88-93,共6页

根据振动与语音信号的相似性和离心泵故障信号的特点,将连续隐马尔可夫模型引入了离心泵的故障诊断中。利用自回归谱不受数据长度的限制,及自回归模型参数对状态变化规律反映敏感的特点,以信号的12阶自回归谱系数为特征矢量,将其输入到... 根据振动与语音信号的相似性和离心泵故障信号的特点,将连续隐马尔可夫模型引入了离心泵的故障诊断中。利用自回归谱不受数据长度的限制,及自回归模型参数对状态变化规律反映敏感的特点,以信号的12阶自回归谱系数为特征矢量,将其输入到各个状态连续隐马尔可夫进行训练,来实现离心泵的故障诊断。为防止数据下溢,引入前向–后向比例因子算法求其对数似然概率,并且采用K-means算法对连续隐马尔可夫进行参数初始化。在给定的观测序列中每一种模型的优化路径通过Viterbi算法实现,用Baum-Welch算法实现参数重估。最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 离心泵 故障诊断 连续隐马尔可夫模型 自回归谱分析

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基于连续隐马尔可夫模型的人脸识别方法 被引量：8

4

作者 沈杰 王正群 +1 位作者 邹军 侯艳平 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第3期707-709,718,共4页

提出了一种基于连续隐马尔可夫模型的人脸图像识别方法,主要内容包括以下方面:①由于奇异值向量具有稳定性、转置不变性等特点,对归一化的人脸图像,采用奇异值分解抽取人脸图像特征作为观察值序列;②在人脸识别中应用连续隐马尔可夫模型... 提出了一种基于连续隐马尔可夫模型的人脸图像识别方法,主要内容包括以下方面:①由于奇异值向量具有稳定性、转置不变性等特点,对归一化的人脸图像,采用奇异值分解抽取人脸图像特征作为观察值序列;②在人脸识别中应用连续隐马尔可夫模型,采用双高斯概率密度函数训练、建立HMM模型,再利用建好的HMM模型进行识别。实验结果显示,所提出的方法减少了数据计算量,运行速度快,并提高了识别率,完全满足人脸识别系统实时性要求。 展开更多

关键词 模式识别 隐马尔可夫模型 连续隐马尔可夫模型 奇异值分解 人脸识别

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基于连续隐马尔可夫模型的仿真模型验证 被引量：4

5

作者 吴静 吴晓燕 +1 位作者 滕江川 陈永兴 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期367-372,共6页

将连续隐马尔科夫模型(CHMM)应用于仿真模型验证研究,在分段提取各可选仿真模型输出特征向量序列的基础上,采用Segmental K-Means算法训练并建立各可选仿真模型的CHMM,进而构建模型库;将实际系统的特征向量序列作用于模型库,依据其概率... 将连续隐马尔科夫模型(CHMM)应用于仿真模型验证研究,在分段提取各可选仿真模型输出特征向量序列的基础上,采用Segmental K-Means算法训练并建立各可选仿真模型的CHMM,进而构建模型库;将实际系统的特征向量序列作用于模型库,依据其概率输出判别各可选仿真模型相对于实际系统的有效性。最后通过实例分析,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 飞行器控制、导航技术 模型验证 连续隐马尔可夫模型 模式识别

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基于改进连续隐马尔可夫模型的六极径向主动磁轴承转子位移软测量 被引量：8

6

作者 朱熀秋 樊帅 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3933-3942,共10页

针对磁轴承系统中位移传感器带来的成本高、体积大和可靠性差等问题,该文提出一种基于改进连续隐马尔可夫模型的六极径向主动磁轴承转子位移软测量的方法。首先介绍六极径向主动磁轴承的结构和工作原理,并用麦克斯韦张量法推导了径向悬... 针对磁轴承系统中位移传感器带来的成本高、体积大和可靠性差等问题,该文提出一种基于改进连续隐马尔可夫模型的六极径向主动磁轴承转子位移软测量的方法。首先介绍六极径向主动磁轴承的结构和工作原理,并用麦克斯韦张量法推导了径向悬浮力的数学模型。然后,分析连续隐马尔可夫模型的原理,并将其应用在磁轴承转子位移预测上。采用遗传算法优化连续隐马尔可夫模型的初始模型参数,同时采集位移和电流数据,并建立样本数据库,由此训练出改进的连续隐马尔可夫模型,建立六极径向主动磁轴承转子位移软测量模型。接着,构建该软测量模型的仿真系统,并进行转子的起浮和抗干扰等仿真分析,改进连续隐马尔可夫模型的预测精度可达实际值的93.37%,较传统连续隐马尔可夫模型提高了18.57%,综合预测能力和抗干扰性能更强。最后搭建实验平台进行验证实验,证明了该方法的可行性与可靠性。 展开更多

关键词 六极径向主动磁轴承 连续隐马尔可夫模型 遗传算法 软测量模型

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手势识别身份认证的连续隐马尔可夫模型 被引量：5

7

作者 李富 孙子文 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第3期474-477,共4页

针对智能手机存储隐私信息所面临的安全问题,采用一种基于连续隐马尔科夫模型的手势识别身份认证方法.首先由手机触摸屏传感器采集手指滑动的原始手势特征序列,并通过大小归一化及平滑去噪预处理;接着提取手势运动轨迹的三个基本特征序... 针对智能手机存储隐私信息所面临的安全问题,采用一种基于连续隐马尔科夫模型的手势识别身份认证方法.首先由手机触摸屏传感器采集手指滑动的原始手势特征序列,并通过大小归一化及平滑去噪预处理;接着提取手势运动轨迹的三个基本特征序列与三个隐含的特征序列;最后采用概率统计的方法,使用连续隐马尔科夫模型建立用户手势模型,用于测试比较特征序列以判断用户身份的合法性.仿真实验结果表明,与动态时间规整算法和支持向量机算法相比,方法具有较低的错误拒绝率和错误接受率,能明显提高身份认证的准确性. 展开更多

关键词 手势识别 身份认证 连续隐马尔可夫模型 手机传感器

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基于连续隐马尔可夫模型的砂轮磨削性能退化评估 被引量：5

8

作者 郑守红 毕果 +1 位作者 苏史博 刘杉 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1064-1070,共7页

以金刚石砂轮为研究对象,提出利用隐马尔可夫模型进行砂轮磨损状态识别,根据磨削过程声发射信号来识别隐藏的砂轮磨损状态,实现砂轮磨削性能退化评估.基于上述理论,搭建实验平台,采集砂轮全寿命周期磨削过程声发射信号,利用线性判别分... 以金刚石砂轮为研究对象,提出利用隐马尔可夫模型进行砂轮磨损状态识别,根据磨削过程声发射信号来识别隐藏的砂轮磨损状态,实现砂轮磨削性能退化评估.基于上述理论,搭建实验平台,采集砂轮全寿命周期磨削过程声发射信号,利用线性判别分析降维算法对声发射频域信号进行特征降维,将降维后的特征作为模型观测序列,分别建立砂轮磨损状态的连续隐马尔可夫模型.实验数据表明,连续隐马尔可夫模型可以清晰地反映砂轮从稳定磨损到急剧磨损的状态转移,砂轮磨损阶段状态间相似度能够达到95%以上. 展开更多

关键词 声发射 特征提取 磨损监测 连续隐马尔可夫模型

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改进连续隐马尔可夫模型的有杆抽油故障诊断

9

作者 王东宇 刘宏昭 任慧 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第12期1959-1966,共8页

利用人工智能诊断有杆抽油系统故障时,描述工况的示功图成为机器学习的对象,提取示功图特征和建立诊断模型是主要步骤。已有的依据阀门工作位置的几何特征未能直接反映示功图的面积,因此提出一组改进的训练特征,并采用连续隐马尔可夫模... 利用人工智能诊断有杆抽油系统故障时,描述工况的示功图成为机器学习的对象,提取示功图特征和建立诊断模型是主要步骤。已有的依据阀门工作位置的几何特征未能直接反映示功图的面积,因此提出一组改进的训练特征,并采用连续隐马尔可夫模型(CHMM)建立诊断模型。为了使参数的初始化更可靠,使用与混合高斯模型相关联的K-means聚类算法。将本文提出的诊断方法用于真实油井的示功图集进行测试,结果表明,本文方法不仅有效,而且改进的训练特征和建模方法都提高了诊断的准确率。 展开更多

关键词 示功图 特征提取 连续隐马尔可夫模型 K-MEANS聚类

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一种适于非特定人语音识别的并行隐马尔可夫模型 被引量：1

10

作者 陈雁翔 戴蓓蒨 +1 位作者 周曦 刘鸣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1601-1606,共6页

为了适合非特定人语音识别,提出了一种由多条并行马尔可夫链组成的并行HMM(Parallel Hidden Markov Model,PHMM),从而融合了基于分类的语音识别中为各个类别建立的模板,提高了识别性能,各条链之间允许有交叉,使得融合的多模板之间存在... 为了适合非特定人语音识别,提出了一种由多条并行马尔可夫链组成的并行HMM(Parallel Hidden Markov Model,PHMM),从而融合了基于分类的语音识别中为各个类别建立的模板,提高了识别性能,各条链之间允许有交叉,使得融合的多模板之间存在状态共享,同时PHMM可以在训练过程中自动完成聚类,且测试语音的输出结果来自所有类别,无需聚类分析和类别判断,这些都减少了存储量和计算量,汉语非特定人孤立数字的识别实验表明,PHMM较之传统CHMM使识别性能及噪声鲁棒性都得到了改善。 展开更多

关键词 非特定人语音识别 连续隐马尔可夫模型 并行马尔可夫链

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鲁棒性话者辨识中的一种改进的马尔科夫模型 被引量：6

11

作者 刘鸣 戴蓓倩 +2 位作者 李辉 陆伟 李霄寒 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期46-48,共3页

为了提高话者识别系统的噪声鲁棒性 ,本文对CHMM进行了改进 ,将每帧特征参数之间的差分参数来对应状态之间的转移 ,从而使帧间信息在模型中得到了体现 .利用改进后的CHMM模型对不同的特征参数携带的信息进行信息融合 .使得在强噪环境下 ... 为了提高话者识别系统的噪声鲁棒性 ,本文对CHMM进行了改进 ,将每帧特征参数之间的差分参数来对应状态之间的转移 ,从而使帧间信息在模型中得到了体现 .利用改进后的CHMM模型对不同的特征参数携带的信息进行信息融合 .使得在强噪环境下 ,鲁棒性好的特征参数起主导作用 ,而在噪声比较小的环境下 ,精细度高的特征参数起主导作用 .实验证明 ,这种改进的马尔可夫模型明显提高语音识别系统的鲁棒性能 。 展开更多

关键词 连续隐马尔可夫模型 鲁棒性 话者识别 语音识别

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在线广告对不同渠道消费者广告响应度的动态影响

12

作者 李莉 陈白雪 王麒翔 《系统管理学报》 北大核心 2025年第1期107-122,共16页

基于隐藏的动态视角,探讨不同在线广告与消费者无法被直接观测的广告响应度变化之间的关系。利用中国一家大型电子商务企业的相关数据,运用连续隐马尔可夫模型分析不同广告渠道下消费者群体的行为特征以及广告响应动态转移路径。研究发... 基于隐藏的动态视角,探讨不同在线广告与消费者无法被直接观测的广告响应度变化之间的关系。利用中国一家大型电子商务企业的相关数据,运用连续隐马尔可夫模型分析不同广告渠道下消费者群体的行为特征以及广告响应动态转移路径。研究发现:大多数在线广告均能显著影响消费者广告响应度的动态转移;消费者发起的广告相对于企业发起的广告,对消费者广告响应的提升作用更明显;消费者发起的广告渠道下消费者的非交易行为表现基本一致,而企业发起的广告下消费者的非交易行为有较大的差异。研究从动态转移视角揭示不同在线广告产生不同效果的深层原因,为企业有效投放在线广告提供一定指导。 展开更多

关键词 FICs在线广告 CICs在线广告 连续隐马尔可夫模型 广告响应 动态转移

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基于连续型HMM和PSO-SVM的滚动轴承剩余寿命预测 被引量：20

13

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

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基于CHMM和SSA-SVM模型的高速铁路道岔设备健康状态评估方法 被引量：6

14

作者 王彦快 米根锁 +2 位作者 张玉 王宇峰 王朋雨 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期107-116,共10页

为更加精准地评估道岔设备健康状态,加强对设备的维护与管理,以ZDJ9型转辙机驱动的高速铁路道岔设备为研究对象,提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标及经验模态分解奇异值熵,组成道岔特征指标向量,并采用核主成分分析法消除原始多维... 为更加精准地评估道岔设备健康状态,加强对设备的维护与管理,以ZDJ9型转辙机驱动的高速铁路道岔设备为研究对象,提取道岔功率曲线的时域、频域特征指标及经验模态分解奇异值熵,组成道岔特征指标向量,并采用核主成分分析法消除原始多维特征信息的冗余,构建道岔特征指标样本数据库;利用连续隐马尔可夫模型划分道岔退化状态,在此基础上,建立麻雀搜索算法优化支持向量机的健康状态综合评估模型。研究结果表明:所构建的健康状态评估模型的评估正确率高达98.75%,不仅能够实现高铁道岔设备健康状态综合评估效能,而且明显优于GridSearch-SVM、GA-SVM、PSO-SVM等组合算法,为实现道岔设备由“故障修”到“状态修”的综合智能维护提供可行途径。 展开更多

关键词 高铁道岔设备 健康状态评估 连续隐马尔可夫模型 麻雀搜索算法优化支持向量机 核主成分分析

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连续数码串语音识别系统的MATLAB实现

15

作者 张培玲 王福忠 刘群坡 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第2期211-216,共6页

应用连续隐马尔可夫模型(CHMM)为识别算法,采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数,建立了一个汉语连续数码串语音识别系统,其中包括语音信号的预处理、特征参数的提取、识别模板的训练以及识别匹配算法,文中就系统的各个部分的... 应用连续隐马尔可夫模型(CHMM)为识别算法,采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数,建立了一个汉语连续数码串语音识别系统,其中包括语音信号的预处理、特征参数的提取、识别模板的训练以及识别匹配算法,文中就系统的各个部分的具体实现进行了阐述.同时,利用MATLAB的语音工具箱voice box对系统进行了仿真,并给出了系统识别结果,指出了系统进一步改进的方法. 展开更多

关键词 连续数码串 连续隐马尔可夫模型 语音识别 MEL频率倒普系数

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基于密度与距离参数的CHMM声学模型初值估计

16

作者 鲜晓东 吕建中 樊宇星 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期318-321,共4页

在语音识别中,连续型隐马尔可夫模型(CHMM)在初始化时采用分段K-means算法,但该算法会导致模型参数收敛于局部最优。针对该问题,提出基于密度和距离参数的CHMM模型初始化算法。计算数据对象的距离和密度参数,选择密度值较大而同时距离... 在语音识别中,连续型隐马尔可夫模型(CHMM)在初始化时采用分段K-means算法,但该算法会导致模型参数收敛于局部最优。针对该问题,提出基于密度和距离参数的CHMM模型初始化算法。计算数据对象的距离和密度参数,选择密度值较大而同时距离较远的数据对象作为初始聚类中心,对其进行K-means聚类处理,得到最终的聚类中心,根据聚类中心初始化CHMM模型的参数。实验结果表明,与随机取值算法相比,该算法提高了语音的识别率。 展开更多

关键词 语音识别 连续型隐马尔可夫模型 K-MEANS算法 局部最优 参数初始化

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基于混合模型CHMM和MLP的数码语音识别系统

17

作者 张培玲 李辉 《工矿自动化》 2009年第12期64-68,共5页

针对传统的CHMM应用于语音识别系统存在的缺点,提出了一种由CHMM和MLP网构成的混合模型。该混合模型将MLP网引入到CHMM中来计算每个状态的输出概率,通过MLP网的非线性预测能力代替CHMM中的似然估计值对输出概率进行分析、分类,从而加强... 针对传统的CHMM应用于语音识别系统存在的缺点,提出了一种由CHMM和MLP网构成的混合模型。该混合模型将MLP网引入到CHMM中来计算每个状态的输出概率,通过MLP网的非线性预测能力代替CHMM中的似然估计值对输出概率进行分析、分类,从而加强和提高CHMM的语音识别能力。实验结果表明,将该混合模型应用到语音识别系统中,其识别效果明显优于基于传统的CHMM的识别系统。 展开更多

关键词 数码语音识别 连续隐马尔可夫模型 多层感知器 CHMM MLP

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滚动轴承故障振动信号特征与诊断方法 被引量：19

18

作者 吴斌 王敏杰 +1 位作者 康晶 罗跃纲 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期76-81,共6页

简述了恒转速条件下滚动轴承故障信号共振解调的优点和基本原理,通过实验和理论分析研究了变转速轴承故障振动信号的特点.指出了轴承损伤点冲击信号的非周期性、轴承共振频率随转速变化的变频特性,以及故障信号的双变频调制特性.建立了... 简述了恒转速条件下滚动轴承故障信号共振解调的优点和基本原理,通过实验和理论分析研究了变转速轴承故障振动信号的特点.指出了轴承损伤点冲击信号的非周期性、轴承共振频率随转速变化的变频特性,以及故障信号的双变频调制特性.建立了由变频转速信号为调制信号、变频共振衰减信号为载波的滚动轴承故障模型.给出了阶比循环平稳自相关函数的计算方法.利用循环平稳分析对旋转机械振动信号的解调功能,结合连续隐马尔可夫模型(CHMM)对动态信号的识别能力,提出了一种适用于变转速运转条件下的滚动轴承故障诊断方法,通过实验验证了方法的可行性. 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 循环平稳 连续隐马尔可夫模型(CHMM)

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基于DPMM-CHMM的机械设备性能退化评估研究 被引量：8

19

作者 季云 王恒 +1 位作者 朱龙彪 刘肖 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第23期170-174,共5页

针对传统的HMM模型状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于DPMM-CHMM的机械设备性能退化评估方法。该方法利用DPMM模型的自动聚类功能,实现了模型结构根据观测数据的自适应变化和动态调整,获得设备运行过程中的最优退化状态数,并结合C... 针对传统的HMM模型状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于DPMM-CHMM的机械设备性能退化评估方法。该方法利用DPMM模型的自动聚类功能,实现了模型结构根据观测数据的自适应变化和动态调整,获得设备运行过程中的最优退化状态数,并结合CHMM良好的分析和建模能力,得到设备退化状态转移路径,实现机械设备运行过程中的退化状态识别和性能评估,并利用滚动轴承全寿命数据进行了应用研究。结果表明,该方法可以有效地识别轴承运行中的不同退化状态,为基于状态的设备维修提供了理论指导。 展开更多

关键词 狄利克雷混合模型 连续隐马尔可夫模型 性能退化评估 滚动轴承

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基于HDP-CHMM的机械设备性能退化评估 被引量：6

20

作者 王恒 季云 +1 位作者 朱龙彪 刘肖 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期733-737,共5页

针对传统隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于分层狄利克雷过程-连续隐马尔可夫模型(hierarchical Dirichlet process-continuous hidden Markov model,简称HDP-CHMM)的机械设备性能... 针对传统隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于分层狄利克雷过程-连续隐马尔可夫模型(hierarchical Dirichlet process-continuous hidden Markov model,简称HDP-CHMM)的机械设备性能退化评估方法。该方法利用分层狄利克雷模型的分层聚类原理,在狄利克雷过程(Dirichlet process,简称DP)模型的基础上进行扩展,利用多组关联数据实现了模型结构根据观测数据的自适应变化和动态调整,获得设备运行过程中的最优退化状态数,并结合连续隐马尔可夫模型(continuous hidden Markov model,简称CHMM)良好的分析和建模能力,获得设备退化状态转移路径,实现机械设备运行过程中的退化状态识别和性能评估。利用滚动轴承全寿命数据的多组特征值进行了应用研究,并与基于K-S检验算法的机械设备零部件性能退化评估方法进行了比较。结果表明,HDP-CHMM模型可以对轴承实际运行状态转移过程进行建模,有效识别轴承运行中的不同退化状态,为基于状态的设备维修提供了理论指导。 展开更多

关键词 分层狄利克雷模型 连续隐马尔可夫模型 性能退化评估 滚动轴承

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