基于自回归隐半马尔可夫模型的设备故障诊断

• 作者: 杨志波 董明
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 自回归隐半马尔可夫模型 隐马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 一般工业技术
• 页码范围: 471-474,479
• 页数: 5页
• 分类号: TB114.3
• 字数: 3110字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2008.03.025

摘要

提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统HMM所假设的隐藏状态分布改进为显式高斯分布;②改进了传统HMM假设各观测变量相互独立的问题,通过在各观测变量之间建立联系,从而使之更加符合实际情况.在液压泵故障诊断中的应用实例表明,AR-HSMM在故障诊断中是非常有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董明	上海交通大学机械与动力工程学院	65	406	11.0	17.0
2	杨志波	上海交通大学机械与动力工程学院	4	54	3.0	4.0