基于耦合隐马尔可夫模型的变压器故障诊断方法.pdf

本发明公开了一种基于耦合隐马尔可夫模型的变压器故障诊断方法，属于电力设备状态监测与故障诊断技术领域。本发明采用左右型隐马尔可夫链，一条链观测值输入油色谱中五种气体的测量值，另一条链观测值输入此五种气体对应的比值数值，进行变压器故障诊断。本发明保留了隐马尔可夫模型的优点，适宜对非平稳、重复再现性不佳的信号分析，能够结合多通道信息进行故障诊断。

2023-11-22

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一种基于耦合隐半马尔可夫模型的航空轴承故障诊断方法.pdf

本发明公开了一种基于耦合隐半马尔可夫模型的航空轴承故障诊断方法。本发明采用左右型齐次隐马儿可夫链，通过非线性特征提取方法获取最敏感、最有用的少数关键特征，为提高故障诊断效率和准确率提供先决条件；将耦合隐半马尔可夫模型引入到多通道数据融合故障诊断中，对实际问题中的状态驻留时间分布进行合理模型；同时研究含两条链的耦合隐半马尔可夫模型的概率推理算法、初始状态模型选取方法和参数估计算法；最后将耦合隐半马尔可夫模型应用于滚动轴承故障诊断。

2023-11-20

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基于遗传算法的耦合隐马尔科夫模型的故障诊断方法.docx

基于遗传算法的耦合隐马尔科夫模型的故障诊断方法基于遗传算法的耦合隐马尔科夫模型的故障诊断方法摘要：耦合隐马尔科夫模型（CoupledHiddenMarkovModel,CHMM）是一种用于建模序列数据的统计模型，在故障诊断领域具有广泛的应用。然而，传统的CHMM方法在选择模型参数和优化问题上存在一定的局限性。为了解决这些问题，本文提出一种基于遗传算法的耦合隐马尔科夫模型的故障诊断方法。通过遗传算法优化耦合HMM的模型参数，进而实现精确的故障诊断。1.引言故障诊断是现代工业领域中的一个重要问题，对于提高设备

2024-10-20

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基于隐半马尔可夫模型的动态多故障诊断方法研究.docx

基于隐半马尔可夫模型的动态多故障诊断方法研究隐半马尔可夫模型（HiddenSemi-MarkovModel，HSMM）是一种常用于序列建模和分析的统计模型。它是半马尔可夫模型（Semi-MarkovModel）的扩展，可以用于处理复杂的实际问题，如动态多故障诊断。本文基于HSMM模型，探讨了动态多故障诊断方法的研究。引言动态多故障诊断是现代制造业中一个重要的问题，对提高生产效率和降低维修成本有着非常显著的作用。故障诊断的任务是在故障发生后及时检测并确定故障原因，从而使故障得到修复或预防。诊断方法的密度与准

2024-11-10

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隐马尔可夫模型.ppt

隐马尔可夫模型HiddenMarkovModelHiddenMarkovModel思考题：主要内容一、隐马尔可夫模型的基本概念（1）HMM的基本概念1每个硬币代表一个状态;每个状态有两个观测值:正面H和反面T;每个状态产生H的概率：P(H);每个状态产生T的概率为：1-P(H)对比两个模型可见：马尔可夫模型的观测序列本身就是状态序列；隐马尔可夫模型的观测序列不是状态序列；设有N个篮子，每个都装了许多彩色小球，小球颜色有M种.现在按下列步骤产生出一个输出符号(颜色)序列:按某个初始概率分布，随机的选定一个篮

2024-10-18

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