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基于IMF能量矩和HSMM模型的滚动轴承故障诊断方法 被引量:12
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作者 张敏 崔海龙 +1 位作者 陈曦晖 程刚 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2015年第10期101-103,107,共4页
针对滚动轴承振动信号较为复杂以及故障状态难以识别的问题,提出基于本征模态函数能量矩和隐半马尔科夫模型(HSMM)相结合的滚动轴承故障诊断的研究方法,首先利用经验模态分解(EMD)方法具有自适应分解的优点,将振动信号分解成若干本征模... 针对滚动轴承振动信号较为复杂以及故障状态难以识别的问题,提出基于本征模态函数能量矩和隐半马尔科夫模型(HSMM)相结合的滚动轴承故障诊断的研究方法,首先利用经验模态分解(EMD)方法具有自适应分解的优点,将振动信号分解成若干本征模态函数(IMF),然后计算本征模态函数能量矩作为故障特征信息,构造特征向量,建立隐半马尔科夫模型对滚动轴承故障状态进行诊断识别。实验表明,该方法可以有效提取滚动轴承的故障特征信息,对四种滚动轴承状态的识别率在90%以上,实现对滚动轴承故障的精确诊断识别。 展开更多
关键词 故障诊断 经验模态分解 隐半马尔科夫模型
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基于HSMM的机械故障演化规律分析建模与预测 被引量:5
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作者 曾庆虎 邱静 刘冠军 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期695-701,共7页
状态维修是工程实践中提出的一个主要问题,故障预测(prognostics)是实现状态维修的核心支撑技术。但是目前故障预测技术研究很少涉及故障演化规律分析与建模,这是进行故障预测研究的基础。文中在分析机械故障形成的一般过程、基本特性... 状态维修是工程实践中提出的一个主要问题,故障预测(prognostics)是实现状态维修的核心支撑技术。但是目前故障预测技术研究很少涉及故障演化规律分析与建模,这是进行故障预测研究的基础。文中在分析机械故障形成的一般过程、基本特性与演化规律的基础上,根据故障演变过程退化状态和HSMM(hidden semi-Markov model)的状态都是通过表现来感知的特点,利用HSMM对机械故障演化规律进行建模,并提出基于HSMM的机械故障预测方法,最后将其应用到滚动轴承的故障预测中,验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 故障预测 机械故障 建模 演化规律 隐半马尔可夫模型(hiddensemi-Markov MODEL hsmm)
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基于隐半马尔可夫模型的补偿电容维修机制优化 被引量:3
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作者 孙浩洋 刘伯鸿 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2020年第1期21-26,共6页
通过分析轨道电路信号传输机制,结合其电气化特性提出了一种增设轨面信号采集点的方式实现轨道电路补偿电容的故障定位并实现剩余寿命的估计。首先结合历史数据和仿真试验数据构建各补偿电容采集点的隐半马尔可夫模型,采用训练后的隐半... 通过分析轨道电路信号传输机制,结合其电气化特性提出了一种增设轨面信号采集点的方式实现轨道电路补偿电容的故障定位并实现剩余寿命的估计。首先结合历史数据和仿真试验数据构建各补偿电容采集点的隐半马尔可夫模型,采用训练后的隐半马尔可夫模型对补偿电容实时运行状态进行监测;其次对轨道电路补偿电容运行数据偏移状态进行分析,通过安全偏移距离对各监测点的归一化分路电流进行安全分析,对超出安全偏移状态的补偿电容进行泄漏定位,结合监测数据与训练后的隐半马尔可夫模型估计补偿电容的剩余寿命。最后结合仿真试验数据表明增设补偿电容轨面采集点可实现补偿电容泄露定位并对其进行剩余寿命的估计,且剩余寿命估计的准确性可达90%以上,达到补偿电容维修机制优化的目的。 展开更多
关键词 ZPW 2000A 补偿电容 状态监测 hsmm 泄漏定位 剩余寿命
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一种雷达故障预测模型建模方法研究 被引量:3
4
作者 贾倩茜 杨光 +1 位作者 曹阳 李强 《雷达与对抗》 2021年第3期37-39,42,共4页
提出了一种雷达故障预测模型建模方法,设计了五类能够精确反映雷达各分系统健康状态的参数类型,并提供了每种特征参数的提取办法。提取出的参数数据作为基于隐式半马尔可夫模型的雷达故障预测模型的输入,通过预测模型训练、退化状态计... 提出了一种雷达故障预测模型建模方法,设计了五类能够精确反映雷达各分系统健康状态的参数类型,并提供了每种特征参数的提取办法。提取出的参数数据作为基于隐式半马尔可夫模型的雷达故障预测模型的输入,通过预测模型训练、退化状态计算与状态预警建模、故障预测建模等过程最终实现雷达故障预测模型的建模。本文方法对于雷达故障预测具有一定的指导意义,有广泛的工程应用前景。 展开更多
关键词 特征参数提取 雷达故障预测 隐式半马尔可夫模型 hsmm
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基于HSMM和K-means的纳米孔多级事件检测 被引量:2
5
作者 赖永杭 颜秉勇 王慧锋 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期220-226,共7页
提出了一种基于隐半马尔科夫模型(HSMM)和K-means的混合算法,用于对纳米孔数据中出现的多级事件进行分析。通过K-means对检测到的阻断事件进行分析,确定纳米孔信号中的电流幅值水平个数,将其作为HSMM模型的隐状态输入;然后采用HSMM识别... 提出了一种基于隐半马尔科夫模型(HSMM)和K-means的混合算法,用于对纳米孔数据中出现的多级事件进行分析。通过K-means对检测到的阻断事件进行分析,确定纳米孔信号中的电流幅值水平个数,将其作为HSMM模型的隐状态输入;然后采用HSMM识别多级事件内部的不同水平,确定各水平的幅值和持续时间。最后将算法与Opennanopore软件进行比较,对三级、四级事件进行处理。仿真结果发现:HSMM比Opennanopore软件的准确率高,能够准确对事件进行分级。 展开更多
关键词 纳米孔 hsmm K-MEANS 多级事件
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Privilege Flow Oriented Intrusion Detection Based on Hidden Semi-MarkovModel 被引量:2
6
作者 ZHONG An-ming 1, JIA Chun-fu 1,21.College of Information Technology and Sciences, Nankai University, Tianjin 300071,China 2.State Key Laboratory of Information Security, Institute of Software of Chinese Academy of Science, Beijing 100039,China 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 EI CAS 2005年第1期137-141,共5页
A privilege flow oriented intrusion detection method based on HSMM (Hidden semi-Markov Model) is discussed. The privilege flow model and HSMM are incorporated in the implementation of an anomaly detection IDS (Intrusi... A privilege flow oriented intrusion detection method based on HSMM (Hidden semi-Markov Model) is discussed. The privilege flow model and HSMM are incorporated in the implementation of an anomaly detection IDS (Intrusion Detection System). Using the dataset of DARPA 1998, our experiment results reveal good detection performance and acceptable computation cost. 展开更多
关键词 Key words intrusion detection privilege flow model hsmm
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基于深度置信网络的轨道电路剩余寿命预测 被引量:2
7
作者 刘伯鸿 孙浩洋 李振环 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期2387-2396,共10页
通过对影响轨道电路运行状态的设备进行分析,构建深度置信网络对微机监测系统记录的轨道电路运行数据及实测数据进行特征提取。采用权重分配的方式结合多种影响设备运行状态的因素计算反映轨道电路运行状态的健康评估指标,通过健康评估... 通过对影响轨道电路运行状态的设备进行分析,构建深度置信网络对微机监测系统记录的轨道电路运行数据及实测数据进行特征提取。采用权重分配的方式结合多种影响设备运行状态的因素计算反映轨道电路运行状态的健康评估指标,通过健康评估指标对轨道电路的运行状态进行划分,根据全生命周期的历史运行数据构建其各个状态的隐半马尔可夫模型。结合深度置信网络对轨道电路的退化状态和剩余寿命进行仿真试验。研究结果表明:采用融合深度置信网络进行特征提取后训练的隐半马尔可夫模型进行剩余寿命预测准确度和退化状态识别率相比原始隐半马尔可夫模型有较大的提高。 展开更多
关键词 轨道电路 深度置信网络 hsmm 剩余寿命 退化状态
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气化炉耐火砖健康状态诊断和剩余寿命预测
8
作者 张进春 徐飞宇 侯锦秀 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期275-287,共13页
作为气化炉的关键部件,耐火砖的有效厚度及剩余寿命决定着气化炉的性能和运行安全。因此需要为耐火砖制定合理的维护计划,而视情维修(CBM)能降低维修风险和成本,保证气化炉的可靠性,为此聚焦于耐火砖健康状态的准确诊断和剩余寿命的精... 作为气化炉的关键部件,耐火砖的有效厚度及剩余寿命决定着气化炉的性能和运行安全。因此需要为耐火砖制定合理的维护计划,而视情维修(CBM)能降低维修风险和成本,保证气化炉的可靠性,为此聚焦于耐火砖健康状态的准确诊断和剩余寿命的精准预测。构建了气化炉耐火砖健康状态诊断和剩余寿命预测模型,并对某公司气化炉燃烧室实际工况下的耐火砖进行了相关研究。研究过程如下:①用K-均值算法确定模型初始参数,用改进的Baum-Welch算法训练耐火砖各状态对应的模型,用改进的Viterbi算法计算测试序列和各状态模型的对数似然概率并比较大小,其中最大的状态模型对应的状态即为测试序列的状态;②用耐火砖全寿命周期数据训练全寿命周期模型,根据重估后的模型参数预测各状态的剩余寿命;③根据健康状态诊断结果预测耐火砖当前剩余寿命。并将基于HSMM得到的结果与基于HMM得到的结果以及实际值进行了对比分析。结果表明,基于HSMM对耐火砖进行健康状态诊断的正确率达到了95%,大于基于HMM的正确率92.5%;基于HSMM得到的耐火砖各状态剩余寿命预测值全部落入实际剩余寿命区间内,平均正确率达到了81.36%,高于基于HMM的平均正确率71.22%。说明所构建的耐火砖健康状态诊断和剩余寿命预测模型符合气化炉耐火砖的实际退化规律,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 耐火砖 健康状态诊断 寿命预测 隐半马尔可夫模型
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基于HSMM的人脸表情识别 被引量:2
9
作者 田建华 张建明 +1 位作者 史益斌 周庚涛 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第23期5664-5667,共4页
针对表情识别中存在人脸关键部位被墨镜、口罩等物体遮掩的问题,提出了一种基于隐半马尔可夫模型(hidden semi-Markov models,HSMM)的人脸表情识别模型。该模型具有每个状态产生多个观察值、允许观察值缺省等特性,据此识别那些由于局部... 针对表情识别中存在人脸关键部位被墨镜、口罩等物体遮掩的问题,提出了一种基于隐半马尔可夫模型(hidden semi-Markov models,HSMM)的人脸表情识别模型。该模型具有每个状态产生多个观察值、允许观察值缺省等特性,据此识别那些由于局部被遮挡或其它原因引起的丢失特征的人脸表情。实验结果表明,该模型提高了部分遮挡人脸的表情识别效果,同时对无遮挡人脸的表情识别也有所改善。 展开更多
关键词 局部遮挡 隐马尔可夫模型 隐半马尔可夫模型 多重观察值序列 表情识别
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基于EMD-HSMM的采煤机轴承故障诊断 被引量:3
10
作者 扈玉辰 姚竹亭 《煤矿机械》 北大核心 2014年第1期220-222,共3页
针对采煤机在正常工作中经常发生轴承故障的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和隐半马尔可夫模型(HSMM)的故障识别方法。该方法先用EMD对故障信号进行分解,形成一系列平稳的本征模函数(IMF),并提取包含故障信息的IMF的能量作为特征... 针对采煤机在正常工作中经常发生轴承故障的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和隐半马尔可夫模型(HSMM)的故障识别方法。该方法先用EMD对故障信号进行分解,形成一系列平稳的本征模函数(IMF),并提取包含故障信息的IMF的能量作为特征向量输入到HSMM中对其进行训练。之后用训练好的HSMM分类器对故障进行识别。实验结果表明,采用该方法可以有效地提高故障识别率。 展开更多
关键词 隐半马尔可夫模型 经验模式分解 故障诊断 采煤机 轴承
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基于隐半马尔可夫模型的动态多故障诊断方法研究 被引量:3
11
作者 葛鹏岳 黄考利 +1 位作者 刘晓芹 连光耀 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2010年第6期1280-1282,1286,共4页
针对现有故障诊断方法无法适应复杂装备多故障诊断要求的技术问题,提出了基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的动态多故障模型,并给出动态多故障诊断问题的形式化描述;在隐半马尔可夫公式推导过程中对推导方法进行了改进,使得公式推导过程大大... 针对现有故障诊断方法无法适应复杂装备多故障诊断要求的技术问题,提出了基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的动态多故障模型,并给出动态多故障诊断问题的形式化描述;在隐半马尔可夫公式推导过程中对推导方法进行了改进,使得公式推导过程大大简化;通过将目标函数转化为若干个独立的子问题,并分别用基于二进制的粒子群算法进行求解,有效的实现了动态多故障诊断;该方法同现有方法相比,在不影响检测率和隔离率的前提下,计算简单,运行时间短,优化效果明显。 展开更多
关键词 动态多故障诊断 隐半马尔可夫 粒子群
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基于FSV的模拟电路健康状态识别方法
12
作者 过攀科 李玉晓 《现代信息科技》 2020年第10期28-31,共4页
为解决间歇性故障数据采集困难、特征提取困难的问题,提出了基于FSV的模拟电路健康状态识别的新方法。首先建立模拟电路间歇性故障仿真模型;其次,利用FSV算法获取模拟电路故障数据特征值;最后,将提取的特征训练HSMM模型,建立基于HSMM的... 为解决间歇性故障数据采集困难、特征提取困难的问题,提出了基于FSV的模拟电路健康状态识别的新方法。首先建立模拟电路间歇性故障仿真模型;其次,利用FSV算法获取模拟电路故障数据特征值;最后,将提取的特征训练HSMM模型,建立基于HSMM的模拟电路健康状态分类器,从而实现设备健康状态的识别。实验结果表明,该方法能够有效识别模拟电路健康状态,为模拟电路健康状态识别开辟新的途径。 展开更多
关键词 hsmm FSV 间接性故障
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互联网中基于用户行为的Web异常检测系统研究
13
作者 郑黎黎 方菽兰 +1 位作者 许德鹏 张伟峰 《技术与市场》 2022年第2期94-95,共2页
根据用户的请求行为与浏览网站行为来检测未知的行为异常和用户身份异常的研究,对网络入侵检测具有很大的实用价值和研究意义。提出了一套基于用户行为的Web异常检测系统。此系统在分析异常用户在入侵网站过程中产生异常行为的基础上,... 根据用户的请求行为与浏览网站行为来检测未知的行为异常和用户身份异常的研究,对网络入侵检测具有很大的实用价值和研究意义。提出了一套基于用户行为的Web异常检测系统。此系统在分析异常用户在入侵网站过程中产生异常行为的基础上,使用基于时间窗的请求速率突变异常检测算法与改进的HsMM算法结合后的RC-HsMM(Rate Control-HsMM,RC-HsMM)算法进行用户请求异常检测,并根据用户的浏览行为习惯和会话中的行为习惯,使用嵌套One-class SVM算法来进行用户身份异常检测,最终构建出一种基于用户行为的Web异常检测系统。 展开更多
关键词 行为分析 异常检测 身份异常 hsmm
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基于HSMM的数控装备运行可靠性评估 被引量:1
14
作者 袁军 毛征宇 刘繁茂 《湖南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期26-30,共5页
数控装备是高成本的产品,仅仅依靠寿命试验获得数控装备的失效时间耗费太大,在实验数据呈现小样本的情况下研究数控装备的运行性能随时间而变化的规律,从而对数控机床进行可靠性评估是非常有重要意义的.提出采用隐半马尔科夫模型(HSMM)... 数控装备是高成本的产品,仅仅依靠寿命试验获得数控装备的失效时间耗费太大,在实验数据呈现小样本的情况下研究数控装备的运行性能随时间而变化的规律,从而对数控机床进行可靠性评估是非常有重要意义的.提出采用隐半马尔科夫模型(HSMM)对数控装备运行性能特征参数进行数据挖掘,计算出描述数控装备从正常状态到失效状态变迁过程的状态转移矩阵.结合状态转移矩阵和马尔科夫预测模型对数控装备运行可靠性进行评估.最后,在一款数控铣床上验证该方法的可行性,该方法丰富了数控装备可靠性评估理论. 展开更多
关键词 隐半马尔科夫模型 运行性能 马尔科夫链 可靠度 数控铣床
原文传递
无线自组织网络中多层综合的节点行为异常检测方法 被引量:1
15
作者 王涛 余顺争 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第11期75-78,共4页
Ad hoc网络由于采用无线信道、有限的电源和带宽、分布式控制等,会比有线网络更易受到入侵攻击。通常的入侵检测技术具有检测能力单一、缺乏对抗新入侵方式的能力等缺陷。在分布式入侵检测系统(IDS)的基础上,提出一种针对移动节点网络... Ad hoc网络由于采用无线信道、有限的电源和带宽、分布式控制等,会比有线网络更易受到入侵攻击。通常的入侵检测技术具有检测能力单一、缺乏对抗新入侵方式的能力等缺陷。在分布式入侵检测系统(IDS)的基础上,提出一种针对移动节点网络行为的异常检测机制。基于多层综合的观测值序列,采用隐半马尔可夫模型(HSMM)建立描述网络中合法节点正常行为的检测模型,继而对网络中的正常与异常行为进行判断与识别。实验表明,此方法能针对现有多种入侵方式进行有效的检测。 展开更多
关键词 AD HOC网络 入侵检测系统 异常检测 隐半马尔可夫模型
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基于KPCA-HSMM设备退化状态识别与故障预测方法研究 被引量:28
16
作者 曾庆虎 邱静 +1 位作者 刘冠军 谭晓栋 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1341-1346,共6页
为消除多通道观测信息冗余,压缩高维故障特征,提出基于KPCA多通道特征信息融合的HSMM设备退化状态识别与故障预测新方法。首先,对采集的单通道振动信号进行小波相关滤波处理,构造单通道振动信号的小波相关特征尺度熵向量,然后,利用KPCA... 为消除多通道观测信息冗余,压缩高维故障特征,提出基于KPCA多通道特征信息融合的HSMM设备退化状态识别与故障预测新方法。首先,对采集的单通道振动信号进行小波相关滤波处理,构造单通道振动信号的小波相关特征尺度熵向量,然后,利用KPCA方法对多通道的小波相关特征尺度熵向量进行冗余消除和特征融合,得到多通道的融合小波相关特征尺度熵向量,并以此向量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的设备运行状态分类器与故障预测模型,从而实现设备退化状态识别与故障预测。将其应用到滚动轴承的退化状态识别与故障预测中,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 故障预测 状态识别 小波相关特征尺度熵 信息融合 KPCA 隐半马尔可夫模型(hsmm)
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基于小波相关特征尺度熵的HSMM设备退化状态识别与故障预测方法 被引量:16
17
作者 曾庆虎 邱静 刘冠军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2559-2564,共6页
隐半马尔可夫模型(HSMM)是隐马尔可夫模型(HMM)的一种扩展模型,是在已定义的HMM结构上加入了时间组成部分,克服了因马尔可夫链的假设造成HMM建模所具有的局限性,与HMM相比具有更好的建模能力和分析能力,而且可以直接用于预测。基于振动... 隐半马尔可夫模型(HSMM)是隐马尔可夫模型(HMM)的一种扩展模型,是在已定义的HMM结构上加入了时间组成部分,克服了因马尔可夫链的假设造成HMM建模所具有的局限性,与HMM相比具有更好的建模能力和分析能力,而且可以直接用于预测。基于振动信号与语音信号的相似性,将HSMM引入机械设备退化状态识别与故障预测中,提出基于小波相关特征尺度熵(WCFSE)的HSMM设备退化状态识别与故障预测方法。首先将小波相关滤波法与信息熵理论相结合得到能敏感表征故障严重程度的WCFSE向量,并以此向量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的设备运行状态分类器与故障预测模型,从而实现设备退化状态识别与故障预测。将其应用到滚动轴承的退化状态识别与故障预测中,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 故障预测 状态识别 小波相关特征尺度熵 隐半马尔可夫模型(hsmm) 退化状态
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小波相关特征尺度熵和隐半马尔可夫模型在设备退化状态识别中的应用 被引量:12
18
作者 曾庆虎 邱静 刘冠军 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期236-241,247,共7页
为正确识别机械设备当前所处的退化状态,预防设备进一步退化和故障的发生,提出一种基于小波相关特征尺度熵和隐半马尔可夫模型(Hidden semi-Markov models,HSMM)的设备退化状态识别新方法。对采集到的设备振动信号进行小波相关滤波处理... 为正确识别机械设备当前所处的退化状态,预防设备进一步退化和故障的发生,提出一种基于小波相关特征尺度熵和隐半马尔可夫模型(Hidden semi-Markov models,HSMM)的设备退化状态识别新方法。对采集到的设备振动信号进行小波相关滤波处理,得到信噪比较高的尺度域小波系数,在此基础上结合信息熵理论提出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵概念。构造信号的小波相关特征尺度熵/矢量,并以此矢量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的机械设备运行状态分类器,从而实现设备退化状态的识别。以滚动轴承为例,对正常和几种故障程度不同的滚动体运行状态进行了识别,同时还与基于小波相关特征尺度熵-HMM的状态识别法进行了比较,试验结果表明该方法能有效识别设备的退化状态。 展开更多
关键词 小波相关特征尺度熵 隐半马尔可夫模型(hsmm) 状态识别 退化状态
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基于时变状态转移隐半马尔科夫模型的寿命预测 被引量:15
19
作者 何兆民 王少萍 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期47-53,共7页
隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据... 隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据系统的3种典型退化状态分析,给出3种不同的状态转移系数.与初始状态转移矩阵相结合,得到随时间变化的状态转移矩阵.提高系统在当前健康状态下的剩余持续时间估计精度,最终得到更为准确的总体剩余寿命预测值.结果表明,基于时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型相比传统的隐半马尔科夫模型,可显著提高剩余寿命预测的准确性. 展开更多
关键词 时变状态转移概率 隐半马尔科夫模型 状态估计 寿命预测
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基于隐半马尔可夫模型设备退化状态识别方法研究 被引量:10
20
作者 曾庆虎 邱静 刘冠军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2008年第4期429-432,共4页
机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别与估计设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。隐半马尔可夫模型(Hidden Semi-MarkovModels,HSMM)是隐马尔可夫模型(hidden Markov models,HMM)... 机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别与估计设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。隐半马尔可夫模型(Hidden Semi-MarkovModels,HSMM)是隐马尔可夫模型(hidden Markov models,HMM)的一种扩展模型,克服了因马尔可夫链的假设造成HMM建模所具有的局限性,比HMM具有更好的建模能力和分析能力。由状态识别和HMM本质上的相通性,将HSMM引入到机械设备的状态识别中,提出了一种基于HSMM状态识别方法,描述了该模型的拓扑结构和主要参数以及相应的训练和识别算法。最后通过滚动轴承试验系统验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 隐半马尔可夫模型(hsmm) 状态识别 退化状态 滚动轴承
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