基于HSMM的兩階段設備缺陷狀態(tài)識別方法

摘要：針對傳統(tǒng)馬爾可夫模型(HMM)狀態(tài)停留時間必須服從指數(shù)分布假設的不足，提出了一種基于隱半馬爾可夫模型(HsMM)的兩階段設備缺陷狀態(tài)識別方法。首先，通過分析¨sMM模型的參數(shù)構成及基本特點，并結合兩階段設備的劣化過程特點提出合理的假設條件，建立起用于描述兩階段設備運行狀態(tài)的HSMM模型；其次，針對HSMM模型的參數(shù)估計問題，引入最大似然估計法，并提出了小樣本條件下求解狀態(tài)持續(xù)時間的方法：再次，基于建立的HSMM模型，給出了兩階段設備缺陷狀態(tài)早期識別的計算公式及步驟，通過對狀態(tài)停留時間的概率估計實現(xiàn)了對缺陷狀態(tài)的早期識別；最后，通過計算機仿真方法模擬了HsMM模型的建模、參數(shù)估計及缺陷狀態(tài)識別過程，從而驗證了該方法的有效性和準確性。