基于HSMM的两阶段设备缺陷状态识别方法

摘要：

针对传统马尔可夫模型(HMM)状态停留时间必须服从指数分布假设的不足,提出了一种基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的两阶段设备缺陷状态识别方法.首先,通过分析HSMM模型的参数构成及基本特点,并结合两阶段设备的劣化过程特点提出合理的假设条件,建立起用于描述两阶段设备运行状态的HSMM模型；其次,针对HSMM模型的参数估计问题,引入最大似然估计法,并提出了小样本条件下求解状态持续时间的方法；再次,基于建立的HSMM模型,给出了两阶段设备缺陷状态早期识别的计算公式及步骤,通过对状态停留时间的概率估计实现了对缺陷状态的早期识别；最后,通过计算机仿真方法模拟了HSMM模型的建模、参数估计及缺陷状态识别过程,从而验证了该方法的有效性和准确性.

关键词：状态识别、延迟时间、隐半马尔可夫模型、两阶段设备

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：民用飞机关键技术预先研究项目;航空科学基金资助项目2009ZE53052;陕西省科技计划资助项目2010K8-11

在线出版日期：2012-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：4560-4563