论文研究-基于HSMM的两阶段设备缺陷状态识别方法.pdf

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文件名称：论文研究-基于HSMM的两阶段设备缺陷状态识别方法.pdf
文件大小：254KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 16:17:03
状态识别,延迟时间,隐半马尔可夫模型,两阶段设备 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。