基于HMM的设备故障预测方法研究

• 作者: 康建设 李望伟 赵强 马伦
• 来源期刊: 系统仿真技术
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔可夫模型 基于状态的维修 故障预测 故障诊断
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 论文交流
• 页码范围: 166-170
• 页数: 5页
• 分类号: TB114.3
• 字数: 3614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1964.2009.03.005

摘要

故障预测是设备实施基于状态维修的1个重要内容,是实现真正意义上精确维修的前提和基础.隐马尔可夫模型(HMM)作为1种统计分析算法,在设备的故障诊断中获得了成功应用.但对于故障的预测,传统隐马尔可夫模型存在很多缺陷,因此研究相关的改进算法,构建了基于隐马尔可夫的故障诊断和预测框架,使设备的故障诊断和预测能够同时进行.最后通过对滚动轴承实测数据的仿真验证,表明该算法具有较高的故障识别率并且对设备的剩余寿命能进行有效的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵强	军械工程学院装备指挥与管理系	70	443	11.0	15.0
2	康建设	军械工程学院装备指挥与管理系	61	455	11.0	19.0
3	李望伟	军械工程学院装备指挥与管理系	5	12	1.0	3.0
4	马伦	军械工程学院装备指挥与管理系	18	192	7.0	13.0