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

  更多相關(guān)文章： 自適應隱式半馬爾可夫模型 健康診斷 剩余有效壽命 最大似然線性回歸 多傳感器信息

【摘要】：針對設(shè)備健康診斷與壽命預測問題,提出一種基于自適應隱式半馬爾可夫模型(AHSMM)結(jié)合多傳感器信息的設(shè)備健康預測方法。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算復雜性。利用最大似然線性回歸訓練對輸出概率分布和駐留概率分布進行自適應訓練,處理多傳感器信息間的差異性,進行有效的多傳感器信息融合,以更加準確地進行設(shè)備健康診斷與壽命預測。利用失效率理論建立了對設(shè)備剩余使用壽命進行預測的基本步驟。通過美國卡特彼勒公司液壓泵的狀態(tài)識別和健康預測實際案例對所提出的方法進行評價與驗證,實驗結(jié)果表明,基于AHSMM的設(shè)備健康診斷和性能衰退預測方法比傳統(tǒng)的隱式半馬爾可夫模型(HSMM)更有效。
【作者單位】： 上海理工大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71471116,71271138) 上海市浦江人才計劃資助項目(14PJC077) 教育部人文社會科學研究青年基金資助項目(15YJCZH096) 上海理工大學人文社科攀登計劃資助項目(16HJPD-B04);上海理工大學國家級項目培育基金資助項目(16HJPYQN02);上海理工大學博士啟動基金資助項目(BSQD201403)~~
【分類號】：TB114.3
【正文快照】： 0引言隨著人們對設(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、預防維修等)已不能滿足可靠性的要求。預測性維修(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。PM通過對設(shè)備進行健康診斷和剩余壽命預測來做出正確判斷,制定出，

本文編號：1277496