【摘 要】
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针对设备退化过程中异常数据下的剩余有效寿命预测问题,提出了一种基于动态的期望最大化算法(EM)-分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)预测方法。基于SHSMM的理论框架,采用期望最大
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71471116,71271138);国家教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJCZH096);上海理工大学国家级项目培育基金项目(16HJPYQN02);上海理工大学博士启动基金项目(BSQD2014038)
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针对设备退化过程中异常数据下的剩余有效寿命预测问题,提出了一种基于动态的期望最大化算法(EM)-分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)预测方法。基于SHSMM的理论框架,采用期望最大化参数自适应估计算法估计模型中的未知参数;基于WGM(1,1)模型,提出动态前向后向灰色填充算法处理样本中的异常数据,并利用健康预测过程预测设备的剩余有效寿命;通过实例分析对模型进行评价和验证。结果表明,提出的设备健康预测方法能有效解决异常数据的问题。
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