發(fā)布時(shí)間：2021-04-23 08:59

　　設(shè)備維護(hù)管理是企業(yè)管理的重要組成部分,在降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本和增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力等方面發(fā)揮著重要作用。其發(fā)展歷經(jīng)事后維護(hù)、定期維護(hù)和中途搶修等階段,目前已進(jìn)入到基于狀態(tài)維護(hù)（CBM）。故障預(yù)測(cè)和健康管理（PHM）是CBM的核心內(nèi)容之一,設(shè)備狀態(tài)評(píng)估是PHM的基礎(chǔ)步驟,其具有重要的研究意義和學(xué)術(shù)價(jià)值。當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)評(píng)估研究過(guò)多地從設(shè)備故障診斷的角度出發(fā),忽略在出現(xiàn)故障之前設(shè)備會(huì)出現(xiàn)性能退化的狀況。隱馬爾可夫模型（HMM）因其優(yōu)越的性能逐漸被用于設(shè)備狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域,并取得良好效果。為更好描述設(shè)備健康狀態(tài)劣化過(guò)程,學(xué)者們致力于改進(jìn)傳統(tǒng)的HMM。本文針對(duì)傳統(tǒng)HMM在描述設(shè)備劣化過(guò)程中設(shè)定轉(zhuǎn)移概率為固定值,將劣化因素引入傳統(tǒng)HMM中,即劣化HMM。本文具體主要研究?jī)?nèi)容有:（1）梳理基于傳統(tǒng)HMM的設(shè)備狀態(tài)評(píng)估過(guò)程傳統(tǒng)HMM的設(shè)備狀態(tài)評(píng)估過(guò)程包括三個(gè)部分:數(shù)據(jù)收集和處理,HMM構(gòu)建和設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估方法。數(shù)據(jù)收集和處理,介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和特征空間降維。HMM構(gòu)建,包括HMM的健康狀態(tài)分級(jí)、初始值確定和訓(xùn)練算法。設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估方法,采用了最大后驗(yàn)估計(jì)的方法。（2）在HMM中引入劣化因子和進(jìn)行參數(shù)估計(jì)... 

【文章來(lái)源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 設(shè)備狀態(tài)評(píng)估研究現(xiàn)狀
        1.2.1 設(shè)備狀態(tài)評(píng)估各主要方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 HMM-based設(shè)備狀態(tài)評(píng)估研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 研究目的及意義
    1.5 論文各章節(jié)安排
    1.6 本章小結(jié)
2 傳統(tǒng)HMM-BASED的設(shè)備狀態(tài)評(píng)估過(guò)程研究
    2.1 HMM基本理論
        2.1.1 Markov過(guò)程
        2.1.2 HMM定義
        2.1.3 HMM求解思路
    2.2 HMM-BASED設(shè)備狀態(tài)評(píng)估過(guò)程
        2.2.1 數(shù)據(jù)收集與處理
        2.2.2 模型構(gòu)建
        2.2.3 設(shè)備狀態(tài)評(píng)估方法
    2.3 本章小結(jié)
3 劣化HMM-BASED的設(shè)備狀態(tài)評(píng)估過(guò)程研究
    3.1 設(shè)備狀態(tài)評(píng)估過(guò)程描述
    3.2 劣化HMM建模
        3.2.1 劣化HMM定義
        3.2.2 參數(shù)估計(jì)
        3.2.3 算法收斂性及學(xué)習(xí)率分析
    3.3 設(shè)備狀態(tài)評(píng)估方法
    3.4 本章小結(jié)
4 算例應(yīng)用
    4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
    4.2 模型構(gòu)建
    4.3 狀態(tài)評(píng)估
    4.4 本章小結(jié)
5 結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
    攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于SAEM-HMM的設(shè)備狀態(tài)診斷模型研究[J]. 廖雯竹,李丹.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2017(07)
[2]基于HMM模型語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中聲學(xué)模型的建立[J]. 胡石,章毅,陳芳,陳心怡.  通訊世界. 2017(08)
[3]機(jī)械設(shè)備故障預(yù)測(cè)與健康管理綜述[J]. 孫旭升,周剛,于洋,李鳳宇.  兵工自動(dòng)化. 2016(01)
[4]馬爾科夫理論及其在預(yù)測(cè)中的應(yīng)用綜述[J]. 黃麒元,王致杰,王東偉,杜彬.  技術(shù)與市場(chǎng). 2015(09)
[5]基于不完全數(shù)據(jù)的最大似然估計(jì)方法——EM算法[J]. 李順靜.  重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(05)
[6]振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[J]. 錢強(qiáng).  噪聲與振動(dòng)控制. 2014(02)
[7]Human activity recognition based on HMM by improved PSO and event probability sequence[J]. Hanju Li,Yang Yi,Xiaoxing Li,Zixin Guo.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2013(03)
[8]機(jī)械故障診斷技術(shù)中的信號(hào)處理方法:時(shí)域分析[J]. 王金福,李富才.  噪聲與振動(dòng)控制. 2013(02)
[9]基于隱Markov模型的重型數(shù)控機(jī)床健康狀態(tài)評(píng)估[J]. 鄧超,孫耀宗,李嶸,王遠(yuǎn)航,熊堯.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2013(03)
[10]機(jī)械故障診斷基礎(chǔ)研究“何去何從”[J]. 王國(guó)彪,何正嘉,陳雪峰,賴一楠.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2013(01)

博士論文
[1]基于隱馬爾可夫模型的故障診斷及相關(guān)算法研究[D]. 夏麗莎.華中科技大學(xué) 2014
[2]面向制造系統(tǒng)健康管理的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與預(yù)知維護(hù)決策研究[D]. 夏唐斌.上海交通大學(xué) 2014
[3]基于HMM的復(fù)雜條件故障診斷技術(shù)研究[D]. 岳夏.華南理工大學(xué) 2012
[4]基于退化隱式半馬爾科夫模型的設(shè)備健康預(yù)測(cè)及系統(tǒng)性維護(hù)策略研究[D]. 彭穎.上海交通大學(xué) 2011
[5]基于設(shè)備衰退機(jī)制的預(yù)知性維護(hù)策略及生產(chǎn)排程集成研究[D]. 廖雯竹.上海交通大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3155037