發(fā)布時(shí)間：2017-12-11 06:19

  本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)隱式半馬爾可夫模型的設(shè)備健康診斷與壽命預(yù)測(cè)方法

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【摘要】：針對(duì)設(shè)備健康診斷與壽命預(yù)測(cè)問題,提出一種基于自適應(yīng)隱式半馬爾可夫模型(AHSMM)結(jié)合多傳感器信息的設(shè)備健康預(yù)測(cè)方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,有效降低了模型的計(jì)算復(fù)雜性。利用最大似然線性回歸訓(xùn)練對(duì)輸出概率分布和駐留概率分布進(jìn)行自適應(yīng)訓(xùn)練,處理多傳感器信息間的差異性,進(jìn)行有效的多傳感器信息融合,以更加準(zhǔn)確地進(jìn)行設(shè)備健康診斷與壽命預(yù)測(cè)。利用失效率理論建立了對(duì)設(shè)備剩余使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)的基本步驟。通過美國卡特彼勒公司液壓泵的狀態(tài)識(shí)別和健康預(yù)測(cè)實(shí)際案例對(duì)所提出的方法進(jìn)行評(píng)價(jià)與驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于AHSMM的設(shè)備健康診斷和性能衰退預(yù)測(cè)方法比傳統(tǒng)的隱式半馬爾可夫模型(HSMM)更有效。
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71471116,71271138) 上海市浦江人才計(jì)劃資助項(xiàng)目(14PJC077) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(15YJCZH096) 上海理工大學(xué)人文社科攀登計(jì)劃資助項(xiàng)目(16HJPD-B04);上海理工大學(xué)國家級(jí)項(xiàng)目培育基金資助項(xiàng)目(16HJPYQN02);上海理工大學(xué)博士啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(BSQD201403)~~
【分類號(hào)】：TB114.3
【正文快照】： 0引言隨著人們對(duì)設(shè)備可靠性問題的日益關(guān)注,現(xiàn)有的設(shè)備維修理論方法(如事后維修、預(yù)防維修等)已不能滿足可靠性的要求。預(yù)測(cè)性維修(PredictiveMaintenance,PM)作為一種新興的維修方式,已經(jīng)成為維修界研究的熱點(diǎn)。PM通過對(duì)設(shè)備進(jìn)行健康診斷和剩余壽命預(yù)測(cè)來做出正確判斷,制定出，

本文編號(hào)：1277496