作者：刘勤明,李亚琴,吕文元,叶春明 单位：中国兵器工业集团第210研究所 出版：《计算机集成制造系统》2016年第09期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJJ2016090150 DOC编号：DOCJSJJ2016090159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《民用飞机预测与健康管理技术与系统特征参数研究》PDF+DOC2016年第20期 谢原安 《液压泵寿命的在线预测与健康管理》PDF+DOC2017年第10期 王向周,闫贺龙,郑戍华 《基于组合模型的时栅信号处理系统健康状况预测》PDF+DOC2019年第06期 杨继森,李路建,邵争光,李明,牟智铭 《基于振动烈度的液压泵故障多信息特征提取方法研究》PDF+DOC2018年第14期 刘思远,李晓明,刘建勋,张建姣,赵静一 《多指标下收发组件RUL预测方法》PDF+DOC2020年第04期 张宇,侯晓东 《支持向量机在刀具磨损多状态监测中的应用》PDF+DOC2011年第01期 王国锋,李启铭,秦旭达,喻秀,崔银虎,彭东彪 《旋翼系统典型故障的诊断与预测方法》PDF+DOC2011年第04期 李新民,曾本银,黄建萍 《预兆与状态管理技术及其在装备保障中的应用分析》PDF+DOC2009年第02期 宋永军,李兵尚

    • 针对设备健康诊断与寿命预测问题，提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型(AHSMM)结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法，有效降低了模型的计算复杂性。利用最大似然线性回归训练对输出概率分布和驻留概率分布进行自适应训练，处理多传感器信息间的差异性，进行有效的多传感器信息融合，以更加准确地进行设备健康诊断与寿命预测。利用失效率理论建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过美国卡特彼勒公司液压泵的状态识别和健康预测实际案例对所提出的方法进行评价与验证，实验结果表明，基于AHSMM的设备健康诊断和性能衰退预测方法比传统的隐式半马尔可夫模型(HSMM)更有效。

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