基于自回归隐半马尔可夫模型的设备故障诊断

被引：4

作者：

杨志波

董明

机构：

[1] 上海交通大学机械与动力工程学院

[2] 上海交通大学机械与动力工程学院上海

来源：

上海交通大学学报 | 2008年 / 03期

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;

D O I：

10.16183/j.cnki.jsjtu.2008.03.025

中图分类号：

TH165.3 [];

学科分类号：

080202 ;

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.

引用

页码：471 / 474+479 +479

页数：5