【摘 要】
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以重型数控机床为研究对象,为掌握机床状态变迁规律,辅助视情维修决策,建立基于隐Markov模型的健康状态评估模型.鉴于重型数控机床故障模式多样、故障关联复杂且故障样本匮乏
【机 构】
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华中科技大学 机械学院制造装备数字化国家工程中心,湖北武汉430074
【出 处】
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2012年第二届全国现代制造集成技术学术会议
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以重型数控机床为研究对象,为掌握机床状态变迁规律,辅助视情维修决策,建立基于隐Markov模型的健康状态评估模型.鉴于重型数控机床故障模式多样、故障关联复杂且故障样本匮乏等特点,从性能劣化的角度出发,建立多性能参数多观测序列的HMM健康评估模型.首先,针对传统隐Markov模型的参数初始化难题,通过K-means方法进行参数聚类分析,使初始化参数趋向于全局最优解;其次,由于单性能参数不能完全描述机床状态的隐含信息,提出了一种基于多性能参数多观测序列值的HMM训练算法.最后,通过某重型数控机床滚珠丝杠的健康状态评估实例,获取了滚珠丝杠的健康状态变化趋势,验证了方法的可行性和有效性.
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