%0 Journal Article
%T 基于DD-HSMM的设备运行状态识别与故障预测方法
%A 王宁
%A 孙树栋
%A 李淑敏
%A 蔡志强
%J 计算机集成制造系统
%P 0-0
%D 2012
%X 针对设备运行状态识别与故障预测问题，提出一种基于时变转移概率的隐半Markov模型。该模型将设备历史运行信息融入Markov状态转移概率矩阵的估计过程中，使Markov状态转移概率矩阵具有时变特性。基于改进前向后向算法研究了相应的隐半Markov模型参数估计方法，使其能够不断综合利用历史运行信息进行自我更新，以更加符合设备真实运行的过程。同时以该模型为基础，利用故障率方法建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过某滚动轴承运行状态识别实例演示了该模型的建模过程，证明了基于该模型的设备状态识别与预测方法比传统隐半Markov模型方法更为有效。
%K 时变转移概率
%K 隐半Markov模型
%K 故障率
%K 状态识别
%K 剩余有效寿命
%U http://www.cims-journal.cn/CN/abstract/abstract3490.shtml