基于状态维修的电子设备故障预测技术研究 |
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引用本文: | 田沿平,叶晓慧,尹明.基于状态维修的电子设备故障预测技术研究[J].应用声学,2015,23(5):1485-1488. |
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作者姓名: | 田沿平 叶晓慧 尹明 |
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作者单位: | 海军工程大学 电子工程学院,武汉 430033,海军工程大学 电子工程学院,武汉 430033,海军工程大学 电子工程学院,武汉 430033 |
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基金项目: | 总装预研基金(9140A27020113JB11393) |
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摘 要: | 为解决电子设备结构复杂,故障信息不足,故障预测困难,并且现有方法不能直接对电子设备进行状态预测等问题,文中提出了基于状态维修(CBM)的最小二乘支持向量机(LSSVM)和隐马尔科夫模型(HMM)组合故障预测方法;首先采取灵敏度分析法确定电路中要可能发生变化的元件,通过改变元件参数来设置电路的不同退化状态;其次建立组合故障预测模型;最后对该电路进行状态预测;结果表明,文中提出的方法能够直接预测电路的不同状态,进而实现直接预测电子设备的故障状态,预测精度可以达到93.3%。
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关 键 词: | CBM LSSVM HMM 故障预测 |
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