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摘要:
针对传统的基于隐马尔科夫模型(HMM)的设备评估模型大多假定设备状态间的转移概率不变,忽略了实际运行中设备状态间转移概率会随使用时间的增加而变化的问题,提出一类考虑劣化因素的HMM,通过设计劣化因子来克服传统HMM的不足,并开发了一个双重的期望值最大算法来估算劣化因子和状态初始转移概率矩阵,从而对设备状态进行评估.最后,通过算例验证了模型的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 考虑劣化因素的HMM在设备状态评估中的应用
来源期刊 计算机集成制造系统 学科 工学
关键词 隐Markov模型 转移概率 劣化因子 期望值最大算法 设备状态评估 故障诊断
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 数字化/智能化/网络化制造技术
研究方向 页码范围 1147-1154
页数 8页 分类号 TB114.3
字数 6117字 语种 中文
DOI 10.13196/j.cims.2018.05.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 廖雯竹 重庆大学机械工程学院 6 29 3.0 5.0
2 崔诗好 重庆大学机械工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
隐Markov模型
转移概率
劣化因子
期望值最大算法
设备状态评估
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机集成制造系统
月刊
1006-5911
11-5946/TP
大16开
北京2413信箱34分箱
82-289
1995
chi
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