基于连续隐马尔可夫模型的故障预测算法研究

发布时间：2021-04-24 06:53

　　随着科学技术的飞速发展,应用在各个领域的工程系统更加复杂,集成度越来越高,人们对系统可靠性和安全性的需求也越来越高。为避免经济损失和严重事故的发生,提早的检测故障,并预知故障的发生是现代工业生产中不可或缺的重要步骤。鉴于此,本文对连续隐马尔可夫模型的故障检测与故障预测进行了研究,并分别和主元分析法故障检测方法和隐马尔可夫模型多步故障预测进行了仿真对比,在TE过程中进行了仿真验证。本文主要研究故障预测中故障检测和故障预测算法两个方面。本文提出一种新的基于连续隐马尔可夫模型的故障检测算法,首先利用主元分析法进行数据降维,然后进行模型训练,在获得连续隐马尔可夫模型的情况下,构建新的基于条件概率的故障检测指标,通过比较阈值和测试数据的统计量大小,判断系统是否发生故障,将仿真结果和依据主元分析法的故障检测算法进行对比,验证了此方法的可行性。最后,在隐马尔可夫模型的基础上,利用隐马尔可夫模型之间的结构和关系,提出一种基于连续隐马尔可夫模型的多步故障预测算法,并将该算法采用不同步数的隐马尔可夫模型多步故障预测在TE过程中进行了对比,表明了提出方法的有效性。 

【文章来源】：北方工业大学北京市

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
    1.2 故障检测研究现状
        1.2.1 定性分析
        1.2.2 定量分析
    1.3 故障预测研究现状
        1.3.1 基于可靠性概率统计的故障预测方法
        1.3.2 基于物理模型的故障预测方法
        1.3.3 基于数据驱动的故障预测方法
    1.4 隐马尔可夫模型在故障检测和故障预测方面的研究现状
    1.5 本文主要工作及内容安排
第二章 隐马尔可夫模型基本理论
    2.1 隐马尔可夫模型基本概念
        2.1.1 马尔可夫链
        2.1.2 隐马尔可夫模型参数
    2.2 隐马尔可夫模型基本算法
        2.2.1 前向-后向算法
        2.2.2 维特比算法
        2.2.3 Baum-Welch算法
    2.3 连续隐马尔可夫模型
    2.4 隐马尔可夫模型在实际问题中的改进
        2.4.1 初始值选取
        2.4.2 算法下溢
        2.4.3 多观测序列
    2.5 本章小结
第三章 基于连续隐马尔可夫模型的故障检测
    3.1 TE过程概述
        3.1.1 TE过程工艺介绍
        3.1.2 过程变量
        3.1.3 过程故障
    3.2 主元分析法
        3.2.1 主元分析法基本原理
        3.2.2 主元分析法建模方法
        3.2.3 基于主元分析法的故障检测算法
    3.3 基于连续隐马尔可夫模型故障检测原理
        3.3.1 特征提取
        3.3.2 实时检测指标与实时阈值
    3.4 仿真验证
    3.5 本章小结
第四章 基于连续隐马尔可夫模型的故障预测
    4.1 隐马尔可夫模型故障预测模型
    4.2 基于隐马尔可夫模型的故障预测算法
    4.3 基于连续隐马尔可夫模型的故障预测算法
        4.3.1 引入连续隐马尔可夫模型进行故障预测
        4.3.2 基于连续隐马尔可夫模型的多步故障预测的算法步骤
    4.4 仿真结果对比分析
    4.5 本章小结
第五章 结论与展望
    5.1 工作总结
    5.2 研究展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]数据驱动故障预测和健康管理综述[J]. 彭宇,刘大同.  仪器仪表学报. 2014(03)
[2]故障预测与健康管理技术综述[J]. 彭宇,刘大同,彭喜元.  电子测量与仪器学报. 2010(01)
[3]动态系统的故障诊断技术[J]. 周东华,胡艳艳.  自动化学报. 2009(06)
[4]定性仿真在锅炉状态监控和故障诊断中的应用[J]. 王洪江,孙保民,田进步.  工程热物理学报. 2007(01)

博士论文
[1]HMM动态模式识别理论、方法以及在旋转机械故障诊断中的应用[D]. 冯长建.浙江大学 2002



本文编号：3156898