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基于音频信号分析技术的雏鸡性别识别方法探究 被引量:1
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作者 陈果 杨川 +1 位作者 周川云 曾路荣 《电子测试》 2014年第1X期107-108,共2页
为了提高禽类养殖业的自动化水平,实现雏鸡性别的自动识别,提出了一种基于音频分析技术的雏鸡性别识别方法。采用自相关法提取雏鸡鸣叫声的基音频率作为信号的特征参数。通过隐·马尔可夫模型对基音频率进行识别分类,实现性别识别... 为了提高禽类养殖业的自动化水平,实现雏鸡性别的自动识别,提出了一种基于音频分析技术的雏鸡性别识别方法。采用自相关法提取雏鸡鸣叫声的基音频率作为信号的特征参数。通过隐·马尔可夫模型对基音频率进行识别分类,实现性别识别。实验结果表明,当采用多数投票的识别策略时,识别率超过人工识别。 展开更多
关键词 雏鸡 性别识别 基音频率 ·马尔可夫模型
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基于Web用户浏览行为的统计异常检测 被引量:42
2
作者 谢逸 余顺争 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期967-977,共11页
提出一种基于Web用户访问行为的异常检测方案,用于检测应用层上的分布式拒绝服务攻击,并以具有非稳态流特性的大型活动网站为例,进行应用研究.根据Web页面的超文本链接特征和网络中各级Web代理对用户请求的响应作用,用隐半马尔可夫模型... 提出一种基于Web用户访问行为的异常检测方案,用于检测应用层上的分布式拒绝服务攻击,并以具有非稳态流特性的大型活动网站为例,进行应用研究.根据Web页面的超文本链接特征和网络中各级Web代理对用户请求的响应作用,用隐半马尔可夫模型来描述服务器端观测到的正常Web用户的访问行为,并用与大多数正常用户访问行为特征的偏离作为一个流的异常程度的测量.给出了模型的参数化方法,推导了模型参数估计与异常检测算法,讨论了实际网络环境下异常检测系统的实现方法.最后用实际数据验证了模型和检测算法的有效性.仿真结果表明,该模型和检测算法可以很好地描述Web用户的正常浏览行为,有效地检测应用层分布式拒绝服务攻击. 展开更多
关键词 马尔可夫模型 大型活动网站 浏览行为 分布式拒绝服务 异常检测
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基于SVM-HMM混合模型的说话人确认 被引量:19
3
作者 忻栋 杨莹春 吴朝晖 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期1080-1082,共3页
提出一个文本无关的说话人确认的算法 .该算法将支持向量机 (SVM)的输出通过 Sigm oid函数和高斯模型转化为概率 ,并作为隐式马尔可夫模型 (HMM)中各个隐状态的输出概率 .由于 HMM适于处理连续信号 ,SVM适于处理分类问题 ;同时 ,HMM更... 提出一个文本无关的说话人确认的算法 .该算法将支持向量机 (SVM)的输出通过 Sigm oid函数和高斯模型转化为概率 ,并作为隐式马尔可夫模型 (HMM)中各个隐状态的输出概率 .由于 HMM适于处理连续信号 ,SVM适于处理分类问题 ;同时 ,HMM更多地表达了类别内部的相似性 ,而 SVM则很大程度上反映了类别间的差异 ,因而根据两者不同的侧重点 ,使其组合获得了很好的效果 . 展开更多
关键词 SVM-HMM混合模型 说话人确认 支持向量机 马尔可夫模型 语音信号处理 模式识别
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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
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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 马尔可夫模型(HSMM)
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基于应用层协议分析的应用层实时主动防御系统 被引量:27
5
作者 谢柏林 余顺争 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期452-463,共12页
主动防御是当今网络安全研究领域的一个热点,现有的主动防御技术主要从网络层和传输层的角度来防御攻击.由于新出现的网络攻击主要发生在应用层,这类攻击在网络层和传输层的数据流与正常数据流没有显著区别,导致现有的主动防御技术无法... 主动防御是当今网络安全研究领域的一个热点,现有的主动防御技术主要从网络层和传输层的角度来防御攻击.由于新出现的网络攻击主要发生在应用层,这类攻击在网络层和传输层的数据流与正常数据流没有显著区别,导致现有的主动防御技术无法有效应对这一类攻击,因此研究有效的应用层主动防御具有重要的意义.文中提出一种基于隐半马尔可夫模型的应用层风险实时评估方法,该方法通过分析网络中的实时数据流来评估应用层风险.基于上述风险实时评估方法和应用层协议分析,提出一种应用层实时主动防御系统,当系统发现用户的应用层协议行为存在风险时,该系统根据用户行为的风险值对其产生的数据包进行排队控制,自动纠正用户的异常行为,实现应用层主动防御.实验结果表明该系统具有良好的实时主动防御性能. 展开更多
关键词 主动防御 应用层 风险评估 协议分析 马尔可夫模型
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基于DGMM的中国手语识别系统 被引量:13
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作者 吴江琴 高文 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第5期556-558,共3页
手语是聋人使用的语言 ,是由手形动作辅之以表情姿势由符号构成的比较稳定的表达系统 ,是一种靠动作 /视觉交际的语言 .手语识别的研究目标是让机器“看懂”聋人的语言 .手语识别和手语合成相结合 ,构成一个“人-机手语翻译系统”,便于... 手语是聋人使用的语言 ,是由手形动作辅之以表情姿势由符号构成的比较稳定的表达系统 ,是一种靠动作 /视觉交际的语言 .手语识别的研究目标是让机器“看懂”聋人的语言 .手语识别和手语合成相结合 ,构成一个“人-机手语翻译系统”,便于聋人与周围环境的交流 .手语识别问题是动态手势信号即手语信号的识别问题 .考虑系统的实时性及识别效率 ,系统选取 Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备 ,并采用了 DGMM(dynamic Gaussianm ixture m odel)作为系统的识别技术 ,即利用一个随时间变化的具有 M个分量的混合 Gaussian N-元混合密度来模型化手语信号 ,可识别中国手语字典中的 2 74个词条 ,识别率为 98.2 % .与基于 HMM的识别系统比较 ,这种模型的识别精度与 HMM模型的识别精度相当 ,其训练和识别速度比 HMM的训练与识别速度有明显的改善 . 展开更多
关键词 马尔可夫模型 手语识别系统 DGMM
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基于把关人行为的微博虚假信息及早检测方法 被引量:18
7
作者 谢柏林 蒋盛益 +2 位作者 周咏梅 谢逸 李霞 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期730-744,共15页
目前微博已成为人们获取信息和发布信息的一个重要平台,然而微博也正成为虚假信息滋生和泛滥的温床.现有的方法主要基于分类算法来识别虚假信息,这些方法不能及早发现微博上流行的虚假信息.为了减少虚假信息对公众的影响,使微博在人们... 目前微博已成为人们获取信息和发布信息的一个重要平台,然而微博也正成为虚假信息滋生和泛滥的温床.现有的方法主要基于分类算法来识别虚假信息,这些方法不能及早发现微博上流行的虚假信息.为了减少虚假信息对公众的影响,使微博在人们的生产和生活中发挥更积极的作用,文中提出一种基于把关人行为的微博虚假信息及早检测方法.该方法利用模型状态持续时间概率为Gamma分布的隐半马尔可夫模型来刻画信息转发者和评论者对流行的真实信息的把关行为,基于此来及早识别微博上流行的虚假信息.该方法分为模型训练和虚假信息检测两个阶段,在虚假信息检测阶段,计算每条信息在传播过程中产生的观测序列相对于模型的平均对数似然概率,实时更新每条信息的可信度,从而及早发现虚假信息,降低虚假信息的危害.使用采集的新浪微博数据集和Twitter数据集对文中的方法进行了测试,实验结果表明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 微博 虚假信息 把关人 马尔可夫模型 社会媒体 社交网络 数据挖掘
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抗噪的未知应用层协议报文格式最佳分段方法 被引量:16
8
作者 黎敏 余顺争 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期604-617,共14页
为了自动解析未知应用层协议的报文格式,提出一种未知应用层协议报文格式的最佳分段方法.这种方法不需要关于未知应用层协议的先验知识.它首先建立一种用于最佳分段的隐半马尔可夫模型(HSMM),并利用未知应用层协议在网络会话过程中传输... 为了自动解析未知应用层协议的报文格式,提出一种未知应用层协议报文格式的最佳分段方法.这种方法不需要关于未知应用层协议的先验知识.它首先建立一种用于最佳分段的隐半马尔可夫模型(HSMM),并利用未知应用层协议在网络会话过程中传输的报文序列样本集来估计该模型的参数;再通过基于HSMM的最大似然概率分段方法,对报文中的各个字段进行最佳划分,同时获取代表各个字段语义的关键词.这种方法并不要求训练集绝对纯净.它能够基于观测序列的似然概率分布,发现混杂在训练集中的其他协议数据(噪声)并进行有效过滤.实验结果表明,该方法能够解析文本和二进制协议的报文格式,依据关键词构建的协议识别特征有很高的准确识别率,并能有效地检测出噪声. 展开更多
关键词 应用层协议 报文格式 分段 马尔可夫模型
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电子设备健康状态评估与故障预测方法 被引量:16
9
作者 徐宇亮 孙际哲 +1 位作者 陈西宏 王光明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1068-1072,共5页
针对电子设备的健康性能退化问题,提出一种改进流形学算法与隐半马尔可夫模型(hidden semi-Markov model,HSMM)相结合的电子设备健康评估与故障预测方法。首先,在有监督邻域保持投影(supervisedneighborhood preserving projection,SNPP... 针对电子设备的健康性能退化问题,提出一种改进流形学算法与隐半马尔可夫模型(hidden semi-Markov model,HSMM)相结合的电子设备健康评估与故障预测方法。首先,在有监督邻域保持投影(supervisedneighborhood preserving projection,SNPP)算法中引入非相关约束并加入核函数形成核有监督非相关邻域保持投影(kernel supervised uncorrelated neighborhood preserving projection,KSUNPP)算法,将其用于原始特征的提取,获得有效的特征集作为HSMM的输入进行训练;其次,建立了电子设备健康评估与故障预测模型,该模型用Kullback-Leibler(KL)距离来衡量故障程度,实现设备退化程度的评估,又可根据各状态驻留时间,预测出设备故障发生的时间。最后,将该方法应用于某型导弹电子设备的健康评估与故障预测,验证其有效性。 展开更多
关键词 健康评估 故障预测 流行学习 特征提取 马尔可夫模型
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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
10
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 马尔可夫模型(HSMM) 退化状态
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隐半马尔可夫模型在剩余寿命预测中的应用 被引量:13
11
作者 原媛 卓东风 《计算机技术与发展》 2014年第1期184-187,191,共5页
剩余寿命预测是作出正确的状态维修决策的基础和前提,是设备退化状态识别的重要内容。隐马尔可夫模型(HMM)是一种具有较强模式分类能力的统计分析算法,但是它不能直接用于剩余寿命的预测,而且考虑到隐马尔可夫模型的局限性和剩余寿命预... 剩余寿命预测是作出正确的状态维修决策的基础和前提,是设备退化状态识别的重要内容。隐马尔可夫模型(HMM)是一种具有较强模式分类能力的统计分析算法,但是它不能直接用于剩余寿命的预测,而且考虑到隐马尔可夫模型的局限性和剩余寿命预测模型的可解释性,应用隐半马尔可夫模型(HSMM)进行建模和预测。针对HSMM的训练算法极易陷入局部极值点的问题,提出了基于改进微粒群优化算法(MPSO)进行修正。实验结果证明了该方法在设备剩余寿命预测研究上的有效性和可行性。 展开更多
关键词 马尔可夫模型 微粒群优化算法 剩余寿命 预测
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基于无迹卡尔曼滤波的机器人手眼标定 被引量:13
12
作者 王君臣 王田苗 +1 位作者 杨艳 胡磊 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期621-627,共7页
提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的机器人在线手眼标定算法来求解齐次变换矩阵方程AX=XB.建立手眼标定的隐式马尔可夫模型(HMM),并对它进行无迹卡尔曼滤波,从而对标定参数的状态进行递归贝叶斯估计和实时可视化处理,蒙特卡洛仿真结果表... 提出一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的机器人在线手眼标定算法来求解齐次变换矩阵方程AX=XB.建立手眼标定的隐式马尔可夫模型(HMM),并对它进行无迹卡尔曼滤波,从而对标定参数的状态进行递归贝叶斯估计和实时可视化处理,蒙特卡洛仿真结果表明,在小高斯噪声、较大高斯噪声以及非等方向性高斯噪声模型下,本文算法估计结果的精确度优于传统的最小二乘标定算法.通过实际机器人手眼标定实验验证了本文算法的稳定收敛性,标定结果的误差小于最小二乘法. 展开更多
关键词 手眼标定 马尔可夫模型 贝叶斯估计 无迹卡尔曼滤波
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采用多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制 被引量:13
13
作者 秦翰林 周慧鑫 +1 位作者 刘群昌 赖睿 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1950-1956,共7页
提出了一种基于多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制方法来解决红外弱小目标检测技术中复杂背景干扰的问题。根据红外目标和背景杂波所具有的不同统计分布特性,利用剪切波变换分解后各尺度、各方向子带内和子带间的系数之间的关系... 提出了一种基于多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制方法来解决红外弱小目标检测技术中复杂背景干扰的问题。根据红外目标和背景杂波所具有的不同统计分布特性,利用剪切波变换分解后各尺度、各方向子带内和子带间的系数之间的关系,建立了基于剪切波变换的多尺度隐式马尔可夫模型。通过期望最大化算法计算最优背景参数,分离红外图像中弱小目标信号和复杂背景杂波,达到抑制背景、保存并增强目标信号的目的。对真实的和模拟的包含弱小目标的红外图像序列进行了实验验证,实验结果表明,与最大中值滤波和局部去均值两种方法相比较,本文方法对红外弱小目标(SCR≥1.6)的复杂背景从主观视觉和数值指标上都具有良好抑制效果。 展开更多
关键词 红外图像 目标检测 背景抑制 剪切波变换 马尔可夫模型
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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
14
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 马尔可夫模型(HSMM) 状态识别 退化状态
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基于小波能谱熵和隐半马尔可夫模型的LDoS攻击检测 被引量:12
15
作者 吴志军 李红军 +3 位作者 刘亮 张景安 岳猛 雷缙 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1549-1562,共14页
低速率拒绝服务(low-rate denial of service,简称LDoS)攻击采用周期性发送短脉冲数据包的方式攻击云计算平台和大数据中心,导致连接用户的路由器丢包和数据链路传输性能下降.LDoS攻击流量平均速率很低,具有极强的隐蔽性,很难被检测到.... 低速率拒绝服务(low-rate denial of service,简称LDoS)攻击采用周期性发送短脉冲数据包的方式攻击云计算平台和大数据中心,导致连接用户的路由器丢包和数据链路传输性能下降.LDoS攻击流量平均速率很低,具有极强的隐蔽性,很难被检测到.在分析LDoS攻击流量的基础上,通过小波变换得到网络流量的小波能谱熵,并以此作为隐半马尔可夫模型(HSMM)的输入,设计采用HSMM网络模型的LDoS攻击判决分类器,提出了基于小波能谱熵和隐半马尔可夫模型的LDoS攻击检测方法.该检测方法在NS-2和Test-bed环境中分别进行了测试.实验结果表明,该方法具有较好的检测性能,通过假设检验得出检测率为96.81%. 展开更多
关键词 低速率拒绝服务 网络测量 小波分析 马尔可夫模型 异常检测
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线控转向汽车转向盘转角传感器的容错控制策略 被引量:12
16
作者 何磊 马伯祥 宗长富 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期327-330,345,共5页
以多维高斯隐式马尔可夫模型为基础,采用软硬件冗余技术,提出了线控转向汽车转向盘转角传感器的容错控制策略,并通过硬件在环试验进行了验证。结果表明,该策略可应用于线控转向汽车转向盘转角传感器的容错控制,有效提高其安全性和可靠性。
关键词 汽车 线控转向 转角传感器 容错控制 马尔可夫模型
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中国手语手势词识别的一种快速方法 被引量:5
17
作者 吴江琴 高文 +1 位作者 庞博 韩静萍 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2001年第6期23-27,共5页
选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备 ,采用DGMM (DynamicGaus sianMixtureModel)作为手势词识别技术 ,提出了基于相对熵的搜索策略 ,并将其应用于基于半连续DGMM的手势词识别中以提高手势词识别速度。实验结果表明 ,采用搜索... 选取Cyberglove型号数据手套作为手语输入设备 ,采用DGMM (DynamicGaus sianMixtureModel)作为手势词识别技术 ,提出了基于相对熵的搜索策略 ,并将其应用于基于半连续DGMM的手势词识别中以提高手势词识别速度。实验结果表明 ,采用搜索策略后手势词识别效果与原来相当 ,而识别速度提高了近 1 5倍。 展开更多
关键词 手语识别 动态高斯混合模型 马尔可夫模型 相对熵 手势词识别 SCDGMM 神经网络
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基于连续高斯密度混合HMM的刀具磨损状态监测 被引量:9
18
作者 王玫 吕俊杰 王杰 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期240-245,共6页
针对端面铣刀磨损状态的识别问题,根据隐式马尔可夫模型(HMM)具有良好的模式分类能力,提出了基于连续高斯密度混合HMM(CHMM)的刀具磨损状态监测系统。以铣削力作为监测信号,应用小波包理论对铣削力信号进行分析和消噪处理,并提取信号的... 针对端面铣刀磨损状态的识别问题,根据隐式马尔可夫模型(HMM)具有良好的模式分类能力,提出了基于连续高斯密度混合HMM(CHMM)的刀具磨损状态监测系统。以铣削力作为监测信号,应用小波包理论对铣削力信号进行分析和消噪处理,并提取信号的能量特征作为CHMM的输入向量,训练CHMM模型,再用训练好的模型对未知的刀具磨损状态进行监测与识别,实验结果表明该模型可以对刀具磨损状态进行准确的识别,且所需训练样本数较少,对刀具状态的智能监测具有很好的实际意义。 展开更多
关键词 马尔可夫模型 小波包分析 铣削力 刀具磨损
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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
19
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 马尔可夫模型(HSMM) 状态识别 退化状态 滚动轴承
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采煤机调高泵隐半马尔可夫模型磨损故障预测 被引量:9
20
作者 刘晓波 孔屹刚 +1 位作者 李涛 刘志奇 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第29期11980-11986,共7页
针对采煤机调高液压系统中调高泵故障很大程度依赖于设计者和用户的知识和经验水平的问题,提出一种基于隐半马尔科夫模型(hidden semi-Markov model,HSMM)的故障预测方法。首先,对采煤机调高液压系统中调高泵压力、流量,调高油缸活塞杆... 针对采煤机调高液压系统中调高泵故障很大程度依赖于设计者和用户的知识和经验水平的问题,提出一种基于隐半马尔科夫模型(hidden semi-Markov model,HSMM)的故障预测方法。首先,对采煤机调高液压系统中调高泵压力、流量,调高油缸活塞杆速度、位移进行时域分析。然后,通过对特征值进行K-均值聚类分析确定隐状态数。最后,通过MATLAB和Python编程实现调高泵HSMM故障预测。结果表明:与基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)预测方法相比,调高泵早期故障、后期故障和灾变故障测试样本的预测结果识别率分别提高了10%、5%、20%,基于HSMM的调高泵磨损故障预测方法具有可行性。 展开更多
关键词 采煤机 调高泵 马尔可夫模型 聚类分析 故障预测
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