设备维护管理直接影响企业的系统可靠性和经济效益,是企业降低生产成本,赢得竞争优势的重要途径,在企业管理运营中备受关注。为了实现有效的设备维护与管理,在经历了事后维护、计划维护、预测维护等阶段后,视情维护(CBM)逐渐成为设备维护管理领域的研究热点,其保证企业能够开展主动维护,并减少和避免生产过程中的事故发生。所以设备状态诊断作为实现CBM的关键支撑技术,同样具有重要的研究意义与价值。因此,有必要发展一类以设备状态驱动的准确设备诊断方法。同时考虑到设备在生产过程中的加速老化现象,有必要进行考虑设备衰退特性的状态诊断模型研究,以实现诊断模型对设备运行实际的科学化描述。本文以单设备系统为研究对象,通过综合分析国内外设备智能诊断技术的应用现状,总结了现有研究方法的优劣势,将研究视角集中于隐式马尔可夫模型(HMM),结合其应用现状,提出了考虑退化隐式马尔可夫过程的设备状态诊断研究方法,并就涉及的关键问题展开了系统研究,主要完成了以下内容:(1)确定了具有普适性的设备状态分级方法。本文以设备或其重要部件的关键性能参数作为反映设备运行状态的指标,通过对监测数据的归一化处理,构建统一的设备健康指标值,据此划分了不同的状态等级,定性地描述了设备状态。(2)优化了隐式马尔可夫模型的传统训练算法。本文在基本的期望值最大化(EM)训练算法的基础上,利用模拟退火算法(SA)具有概率的全局收敛性,提出了启发式优化训练算法(SAEM),解决了传统训练过程中存在局部最优及初值选择敏感性的不足。(3)构建了考虑设备衰退特性的隐式马尔可夫过程。本文定义了常数、乘数两种形式下的老化因子,分别确定了不同形式下老化因子对状态转移概率的偏移影响,构建了状态转移矩阵新的表达形式;然后通过建立似然函数,设计了一个迭代算法估计最优老化因子,利用老化因子迭代更新状态转移矩阵,并用于最终设备状态评估。其中,设备状态分级是确定模型初始参数的关键依据;优化传统EM训练算法,基于SAEM算法的模型训练结果是构建退化隐式马尔可夫过程的重要输入。上述三部分研究内容构成了一个系统的设备状态诊断方法。最后通过案例分析验证了本文研究在设备状态诊断研究中的有效性及可行性。