基于状态维修的电子设备故障预测技术研究

摘要：

为解决电子设备结构复杂,故障信息不足,故障预测困难,并且现有方法不能直接对电子设备进行状态预测等问题,文中提出了基于状态维修(CBM)的最小二乘支持向量机(LSSVM)和隐马尔科夫模型(HMM)组合故障预测方法;首先采取灵敏度分析法确定电路中要可能发生变化的元件,通过改变元件参数来设置电路的不同退化状态;其次建立组合故障预测模型;最后对该电路进行状态预测;结果表明,文中提出的方法能够直接预测电路的不同状态,进而实现直接预测电子设备的故障状态,预测精度可以达到93.3％.

关键词：CBM、LSSVM、HMM、故障预测

所属期刊栏目：23

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：总装预研基金9140A27020113JB11393

在线出版日期：2015-06-10（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：1485-1488