基于状态维修的电子设备故障预测技术研究

• 作者: 叶晓慧 尹明 田沿平
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: CBM LSSVM HMM 故障预测
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 1485-1488
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.05.014

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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹明	海军工程大学电子工程学院	22	51	4.0	6.0
2	叶晓慧	海军工程大学电子工程学院	70	448	12.0	16.0
3	田沿平	海军工程大学电子工程学院	3	16	2.0	3.0