计算机应用研究

作者：吴健飞,刘勤明,

单位：上海理工大学管理学院,上海200093；

关键词：分段隐半马尔可夫模型,期望最大化自适应估计算法,动态前向后向灰色填充算法,寿命预测,

基金：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)；；

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。

来源：2019年第7期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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