系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2012年
5期
1068-1072
,共5页
徐宇亮%孙际哲%陈西宏%王光明
徐宇亮%孫際哲%陳西宏%王光明
서우량%손제철%진서굉%왕광명
健康评估%故障预测%流行学习%特征提取%隐半马尔可夫模型
健康評估%故障預測%流行學習%特徵提取%隱半馬爾可伕模型
건강평고%고장예측%류행학습%특정제취%은반마이가부모형
针对电子设备的健康性能退化问题,提出一种改进流形学算法与隐半马尔可夫模型(hidden semiMarkov model,HSMM)相结合的电子设备健康评估与故障预测方法.首先,在有监督邻域保持投影(supervised neighborhood preserving projection,SNPP)算法中引入非相关约束并加入核函数形成核有监督非相关邻域保持投影(kernel supervised uncorrelated neighborhood preserving projection,KSUNPP)算法,将其用于原始特征的提取,获得有效的特征集作为HSMM的输入进行训练;其次,建立了电子设备健康评估与故障预测模型,该模型用Kullback-Leibler (KL)距离来衡量故障程度,实现设备退化程度的评估,又可根据各状态驻留时间,预测出设备故障发生的时间.最后,将该方法应用于某型导弹电子设备的健康评估与故障预测,验证其有效性.
針對電子設備的健康性能退化問題,提齣一種改進流形學算法與隱半馬爾可伕模型(hidden semiMarkov model,HSMM)相結閤的電子設備健康評估與故障預測方法.首先,在有鑑督鄰域保持投影(supervised neighborhood preserving projection,SNPP)算法中引入非相關約束併加入覈函數形成覈有鑑督非相關鄰域保持投影(kernel supervised uncorrelated neighborhood preserving projection,KSUNPP)算法,將其用于原始特徵的提取,穫得有效的特徵集作為HSMM的輸入進行訓練;其次,建立瞭電子設備健康評估與故障預測模型,該模型用Kullback-Leibler (KL)距離來衡量故障程度,實現設備退化程度的評估,又可根據各狀態駐留時間,預測齣設備故障髮生的時間.最後,將該方法應用于某型導彈電子設備的健康評估與故障預測,驗證其有效性.
침대전자설비적건강성능퇴화문제,제출일충개진류형학산법여은반마이가부모형(hidden semiMarkov model,HSMM)상결합적전자설비건강평고여고장예측방법.수선,재유감독린역보지투영(supervised neighborhood preserving projection,SNPP)산법중인입비상관약속병가입핵함수형성핵유감독비상관린역보지투영(kernel supervised uncorrelated neighborhood preserving projection,KSUNPP)산법,장기용우원시특정적제취,획득유효적특정집작위HSMM적수입진행훈련;기차,건립료전자설비건강평고여고장예측모형,해모형용Kullback-Leibler (KL)거리래형량고장정도,실현설비퇴화정도적평고,우가근거각상태주류시간,예측출설비고장발생적시간.최후,장해방법응용우모형도탄전자설비적건강평고여고장예측,험증기유효성.
