计算机应用研究

作者：刘文溢,刘勤明,叶春明,李冠林,

单位：上海理工大学管理学院,上海200093；

关键词：隐马尔可夫模型,设备退化,健康诊断,剩余寿命预测,遗传算法,近似算法,

基金：国家自然科学基金资助项目(71632008,71840003)；上海市自然科学基金资助项目(19ZR1435600)；国家教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(20YJAZH068)；；

针对隐马尔可夫模型在进行设备健康诊断时与实际存在较大偏差的问题，提出了一种以似幂关系加速退化为核心的改进退化隐马尔可夫模型（DGHMM）。首先，引入退化因子描述设备衰退过程，提出的似幂关系加速退化较常规指数式加速退化而言，能更好地描述设备服役期间随着役龄增加性能的逐步下降。其次，以全局搜索能力相对较强的改进遗传算法代替常规EM算法进行参数估计，克服了EM算法易陷入局部最优的局限性。同时，针对隐马尔可夫模型时间上须服从指数分布而不能直接用于寿命预测的局限性问题，提出了一种以近似算法与Viterbi算法为基础的贪婪近似法，以寻求最大概率剩余观测为目的，动态地寻求最大概率剩余状态路径，对设备剩余寿命进行预测。最后，通过美国卡特彼勒公司液压泵数据集对所提出的方法进行验证评价。结果表明，基于改进退化隐马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法在描绘设备退化、设备状态诊断准确率方面更加有效，在剩余寿命预测上亦为可行。

来源：2021年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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