基于HSMM的两阶段设备缺陷状态识别方法

• 作者: 孙树栋 李淑敏 王宁 蔡志强
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 状态识别 延迟时间 隐半马尔可夫模型 两阶段设备
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 4560-4563
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.12.043

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙树栋	西北工业大学机电学院现代设计与集成制造教育部重点实验室	300	4780	34.0	53.0
2	蔡志强	西北工业大学机电学院现代设计与集成制造教育部重点实验室	29	325	10.0	17.0
3	王宁	西北工业大学机电学院现代设计与集成制造教育部重点实验室	49	354	12.0	16.0
4	李淑敏	西北工业大学机电学院现代设计与集成制造教育部重点实验室	6	46	5.0	6.0