考虑劣化因素的HMM在设备状态评估中的应用
来源：计算机集成制造系统杂志2018年第5期北京时间：
作者：廖雯竹,崔诗好
单位：重庆大学机械工程学院
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。
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
基金资助：国家自然科学基金资助项目(71301176);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130191120001)。
