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隐半马尔科夫模型在滚动轴承故障诊断中的研究和应用

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隐半马尔科夫模型在滚动轴承故障诊断中的研究和应用

作者：崔海龙中国矿业大学

学位级别：硕士

滚动轴承是各种大型旋转机械中应用最为广泛的一种通用机械零部件，同时也是最易损坏的元件之一，它们在旋转机械中起着至关重要的作用。据不完全统计，旋转机械的故障大约有30%是由滚动轴承故障引起的，可以说滚动轴承的好坏直接影响... 详细信息

滚动轴承是各种大型旋转机械中应用最为广泛的一种通用机械零部件，同时也是最易损坏的元件之一，它们在旋转机械中起着至关重要的作用。据不完全统计，旋转机械的故障大约有30%是由滚动轴承故障引起的，可以说滚动轴承的好坏直接影响到整个旋转设备系统的性能。因此在故障早期能够及时、有效地识别滚动轴承所处的故障状态，对预防轴承进一步退化和减少或杜绝重大事故的发生具有重要意义。本文针对滚动轴承的故障状态识别问题，在对其故障机理和演化规律分析的基础上，开展了基于本征模态能量矩和隐半马尔科夫模型（HSMM）的滚动轴承故障诊断的研究，主要研究内容如下：（1）基于本征模态能量矩的滚动轴承振动信号特征提取方法把具有自适应性的经验模态分解方法应用在轴承的故障特征提取中，运用更能凸显出非平稳振动信号差异的本征模态能量矩作为故障信号的特征向量，并考虑到工程实际中背景噪声的影响，提前对振动信号进行了小波阈值去噪预处理，最大限度地降低了噪声对滚动轴承特征提取结果的影响。（2）基于隐半马尔科夫模型的滚动轴承故障状态识别方法通常情况下隐半马尔科夫模型参数的初始化是由K均值（K-means）聚类方法完成的。由于传统K-means聚类方法初始聚类中心是随机选取的，选取不同的初始中心就会得到不同的初始均值和方差。为了解决HSMM算法存在的初始化参数设置问题，将语音识别中的初始化方法运用到故障诊断中，提出了基于改进K-means算法模型初始化方法。在此基础上，提出了基于本征模态能量矩和改进隐半马尔科夫模型的滚动轴承故障状态识别方法。（3）实验方案和实验验证以机械故障模拟机为研究对象，设计了滚动轴承故障状态识别的实验方案，通过实验验证了本文提出的基于本征模态能量矩和改进隐半马尔科夫模型的滚动轴承故障诊断方法;通过与传统的隐半马尔科夫模型识别结果相比较，证明了运用改进初始化方法的隐半马尔科夫模型能够在滚动轴承的故障诊断中显著地提高了故障状态识别的速度和准确性。文章最后对工作进行了总结，并对相关的研究技术进行了展望。

关键词：滚动轴承本征模态能量矩隐半马尔科夫模型故障诊断小波阈值去噪

基于隐半马尔科夫退化模型的非等周期预防性维修优化

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东南大学学报（自然科学版） 2021年第2期51卷 342-349页

作者：苏春李乐东南大学机械工程学院南京211189 湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室湘潭411201

以单位时间维修费用率最小化为目标,研究非等周期下预防性维修优化问题.采用隐半马尔科夫模型(HSMM)完成退化过程时间序列的动态建模,采用多维特征变量描述设备退化状态,建立设备性能退化评估模型.为减小信号噪声对HSMM训练的影响,采用... 详细信息

以单位时间维修费用率最小化为目标,研究非等周期下预防性维修优化问题.采用隐半马尔科夫模型(HSMM)完成退化过程时间序列的动态建模,采用多维特征变量描述设备退化状态,建立设备性能退化评估模型.为减小信号噪声对HSMM训练的影响,采用经验模态分解(EMD)分析传感器信号,获得降噪后的退化特征;将多维特征样本作为模型观测值完成HSMM训练,并获取状态转移函数矩阵;以役龄回退因子描述维修效果,采用增强精英保留遗传算法(SEGA)求解维修优化模型,得到维修次数和维修间隔的优化解.以某航空发动机全寿命周期检测数据为例,完成案例分析.结果表明:针对4个退化状态下的非等周期维修模型,初始维修周期和维修总次数分别为13.79、19,每个作业周期费用率为257499美元,为预防性维修计划的制定提供理论依据.

关键词：隐半马尔科夫模型退化模型非等周期维修维修优化

基于隐半马尔科夫动态优化模型的海底管道剩余寿命预测研究

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基于隐半马尔科夫动态优化模型的海底管道剩余寿命预测研究

作者：裘瑾西安建筑科技大学

学位级别：硕士

随着我国工业技术的不断发展,海底管道作为主要运输方式的海洋资源开采已经成为获取自然资源的重要手段。但由于海底环境复杂,管道遭受腐蚀侵蚀,介质泄漏会造成严重的环境污染、人员伤亡和不可估量的经济损失。近几十年,海底管道进入服... 详细信息

随着我国工业技术的不断发展,海底管道作为主要运输方式的海洋资源开采已经成为获取自然资源的重要手段。但由于海底环境复杂,管道遭受腐蚀侵蚀,介质泄漏会造成严重的环境污染、人员伤亡和不可估量的经济损失。近几十年,海底管道进入服役中后期,安全事故频发,定期对海底管道进行检测维修成为了急需开展的工作方向。对海底管道进行剩余寿命预测,对于延长其服役年限、降低维修成本、保障工业生产安全,具有十分重要的社会及经济意义。为延长服役期限,本文旨在预测海底管道剩余寿命,主要研究内容分为以下三个部分:第一部分,在时间维度优化隐半马尔科夫模型。为符合实际海底管道失效退化规律,利用时变矩阵代替原固定状态矩阵,将原矩阵分别以常数、乘数和指数矩阵代替,解决原模型预测呈阶梯状的问题,提高剩余寿命预测精确性。第二部分,在空间维度优化隐半马尔科夫模型,结合粒子群算法形成组合模型。通过异步时变方法改善粒子群算法,使其具有动态性,然后改善隐半马尔科夫模型原有参数,提高组合模型空间动态分类寻优能力,进一步提高预测准确性。第三部分,以寿命预测研究为基础,结合海底管道维修技术性指标和经济性指标,建立维修策略模型。将海底管道腐蚀程度分为五类,形成基于不同维修策略的状态转移矩阵,得到海底管道维修成本,优化单因素维修策略。本文作为海底管道失效风险预测方向文章,主要利用隐半马尔科夫模型进行研究,赋予其时间动态性和空间动态性,取得了一定的成果。隐半马尔科夫模型可以将隐含序列转为已知序列,后续研究可以用这一特点,结合其他模型形成组合模型继续开展研究。同时,如何使维修指标形成双重动态维修策略,也可作为后续研究方向。

关键词：剩余寿命预测隐半马尔科夫模型时变性分类度维修策略

基于IMF能量矩和HSMM模型的滚动轴承故障诊断方法

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组合机床与自动化加工技术 2015年第10期 101-103,107页

作者：张敏崔海龙陈曦晖程刚中国矿业大学机电工程学院江苏徐州221116

针对滚动轴承振动信号较为复杂以及故障状态难以识别的问题,提出基于本征模态函数能量矩和隐半马尔科夫模型(HSMM)相结合的滚动轴承故障诊断的研究方法,首先利用经验模态分解(EMD)方法具有自适应分解的优点,将振动信号分解成若干本征模... 详细信息

针对滚动轴承振动信号较为复杂以及故障状态难以识别的问题,提出基于本征模态函数能量矩和隐半马尔科夫模型(HSMM)相结合的滚动轴承故障诊断的研究方法,首先利用经验模态分解(EMD)方法具有自适应分解的优点,将振动信号分解成若干本征模态函数(IMF),然后计算本征模态函数能量矩作为故障特征信息,构造特征向量,建立隐半马尔科夫模型对滚动轴承故障状态进行诊断识别。实验表明,该方法可以有效提取滚动轴承的故障特征信息,对四种滚动轴承状态的识别率在90%以上,实现对滚动轴承故障的精确诊断识别。

关键词：故障诊断经验模态分解隐半马尔科夫模型

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基于隐半马尔可夫模型的用户兴趣特征提取

计算机工程与设计 2011年第12期32卷 4206-4209页

作者：琚春华章敏浙江工商大学计算机与信息工程学院浙江杭州310018 浙江工商大学现代商贸研究中心浙江杭州310018

针对网络用户兴趣行为特征的抽取,提出了一种基于隐半马尔可夫模型的用户兴趣特征提取模型,通过用状态驻留时间的概率来控制用户浏览行为,使描述兴趣特征的隐状态和时间的相关性更紧密地结合起来,并且根据隐半马尔可夫模型可以产生多观... 详细信息

针对网络用户兴趣行为特征的抽取,提出了一种基于隐半马尔可夫模型的用户兴趣特征提取模型,通过用状态驻留时间的概率来控制用户浏览行为,使描述兴趣特征的隐状态和时间的相关性更紧密地结合起来,并且根据隐半马尔可夫模型可以产生多观察值序列的特性,把文本信息划分成多个文本块子区域,使每个子区域的特征和其中一个观察值序列对应起来。实验结果表明,利用隐半马尔可夫模型进行特征提取比HMM方法有更高的准确率和召回率。

关键词：用户兴趣隐马尔科模型隐半马尔科夫模型特征提取文本挖掘

基于改进隐马尔科夫模型的人体步态自适应识别

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基于改进隐马尔科夫模型的人体步态自适应识别

作者：付常君电子科技大学

学位级别：硕士

人体步态识别技术是指利用运动学、信号处理、模式识别等理论去分析处理传感设备获得人体运动学、动力学和生理学等步态信号的技术。它在仿人机器人、人机耦合机器人(外骨骼和假肢等)、医学诊断和康复治疗、运动分析、身份识别等领域得... 详细信息

人体步态识别技术是指利用运动学、信号处理、模式识别等理论去分析处理传感设备获得人体运动学、动力学和生理学等步态信号的技术。它在仿人机器人、人机耦合机器人(外骨骼和假肢等)、医学诊断和康复治疗、运动分析、身份识别等领域得到了广泛的应用。步态信号具有准周期性,步态阶段之间的转换可以看做一条马尔科夫链。这种性质使得隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)在步态阶段识别中得到了广泛的应用。但是,隐马尔科夫模型应用在步态阶段识别中存在两个不足。一是模型基于统计特征构造驻留时间分布函数,不能很好地描述步态阶段的时间特性;二是模型参数固定,未针对具体使用场景进行自适应处理。这些不足限制了步态阶段识别的效果。本文使用大腿上的加速度信号进行步态阶段识别。通过对传统隐马尔科夫模型的改进和优化,提高了模型对步态阶段识别的准确性和对步态数据的适应性。具体工作如下:1,对采集的运动步态数据进行了预处理和特征提取。预处理主要包括去噪和平滑。特征提取主要包括步态窗口划分和按窗口提取特征。2,讨论了隐马尔科夫模型原理。分析了其应用于步态阶段识别的不足,并指明了改进方向。3,在隐马尔科夫模型中引入时间参数,用驻留时间分布函数来代替自转移概率,使其能够更好的描述运动步态阶段。4,针对隐马尔科夫模型无法适应不同的穿戴者、不同的运动状态、不同的运动环境的缺陷进行改进。使用自适应算法修正模型参数,提高步态阶段识别模型的鲁棒性。5,针对自适应过程中参考模型单一的问题进行改进,提出将行为识别与步态阶段自适应识别结合的方法,实现自适应中参考模型的多样化和自主选择。我们进行了步态阶段识别的对比实验以验证以上改进的效果。结果表明针对传统隐马尔科夫模型的改进,能够提升人体步态阶段识别的效果,同时,其对不同人、不同运动模式、不同运动环境也具备一定的自适应能力。

关键词：步态阶段识别隐半马尔科夫模型自适应支持向量机

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基于TV-HSMM的海底管道寿命预测

材料保护 2019年第11期52卷 77-84,90页

作者：张新生裘瑾西安建筑科技大学管理学院

由于海底油气管道的退化状态具有动态不可监测性,为避免穿孔泄露导致管道安全事故,提出了基于TV-HSMM的海底管道腐蚀预测方法。首先,利用海底管道全寿命周期数据建立隐半马尔科夫模型;接着,为适应油气管道实际退化过程,通过与时变矩阵... 详细信息

由于海底油气管道的退化状态具有动态不可监测性,为避免穿孔泄露导致管道安全事故,提出了基于TV-HSMM的海底管道腐蚀预测方法。首先,利用海底管道全寿命周期数据建立隐半马尔科夫模型;接着,为适应油气管道实际退化过程,通过与时变矩阵结合的方法改善其状态驻留时间为固定值这一问题;然后,根据油气管道典型退化趋势,将其退化过程划分为3个阶段,并赋予不同的参数值计算得到3种时变转移矩阵;最后,利用某油气管道的全寿命周期数据训练基于时变状态的隐半马尔科夫模型和原模型,预测其剩余寿命。结果表明:改进后基于时变矩阵的隐半马尔科夫模型在原隐半马尔科夫模型的基础上提高了精度,其预测出的油气管道剩余寿命与实际寿命的相对误差显著缩小,为海底油气管道安全平稳运行提供了更好的保障。

关键词：海底油气管道剩余寿命预测时变性隐半马尔科夫模型状态转移矩阵

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6LoWPAN网络安全问题的分析

电信科学 2010年第4期26卷 66-70页

作者：刘外喜唐冬胡晓郑晖广州大学机械与电气工程学院电子信息工程系广州510006

6LoWPAN网络有着广泛的应用前景,关于6LoWPAN网络安全的研究将直接决定6LoWPAN网络的应用进程。本文分析了6LoWPAN网络所面临的威胁,同时介绍了目前已有的防御方法,并提出了一种利用隐半马尔科夫模型建立蜜网防御系统的方案。

关键词： 6LoWPAN 安全 IPv6 蜜网隐半马尔科夫模型

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基于HSMM的数控装备运行可靠性评估

湖南科技大学学报（自然科学版） 2013年第3期28卷 26-30页

作者：袁军毛征宇刘繁茂湖南科技大学机电工程学院湖南湘潭411201 湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室湖南湘潭411201

数控装备是高成本的产品,仅仅依靠寿命试验获得数控装备的失效时间耗费太大,在实验数据呈现小样本的情况下研究数控装备的运行性能随时间而变化的规律,从而对数控机床进行可靠性评估是非常有重要意义的.提出采用隐半马尔科夫模型(HSMM)... 详细信息

数控装备是高成本的产品,仅仅依靠寿命试验获得数控装备的失效时间耗费太大,在实验数据呈现小样本的情况下研究数控装备的运行性能随时间而变化的规律,从而对数控机床进行可靠性评估是非常有重要意义的.提出采用隐半马尔科夫模型(HSMM)对数控装备运行性能特征参数进行数据挖掘,计算出描述数控装备从正常状态到失效状态变迁过程的状态转移矩阵.结合状态转移矩阵和马尔科夫预测模型对数控装备运行可靠性进行评估.最后,在一款数控铣床上验证该方法的可行性,该方法丰富了数控装备可靠性评估理论.

关键词：隐半马尔科夫模型运行性能马尔科夫链可靠度数控铣床