搜索结果: 1-6 共查到“电子科学与技术 故障预测”相关记录6条 . 查询时间(0.16 秒)
电子设备健康状态评估与故障预测方法
故障预测 流行学习 特征提取 隐半马尔可夫模型
2012/5/23
针对电子设备的健康性能退化问题，提出一种改进流形学算法与隐半马尔可夫模型(hidden semiMarkov model， HSMM)相结合的电子设备健康评估与故障预测方法。首先，在有监督邻域保持投影(supervised neighborhood preserving projection， SNPP)算法中引入非相关约束并加入核函数形成核有监督非相关邻域保持投影(kernel supervi...
基于灰色相关向量机的故障预测模型
故障预测 灰色模型 相关向量机 新陈代谢
2012/2/15
针对样本数据量较小条件下的故障预测问题，提出了一种灰色相关向量机（relevance vector machine, RVM）故障预测模型。在模型的训练阶段，根据特征数据序列建立其离散灰色模型（discrete grey model, DGM），以DGM的预测值作为输入、原始数据序列作为输出，训练得到RVM回归预测模型；在模型的预测阶段，由建立的DGM和RVM回归预测模型组合得到灰色RVM故障预测...
基于可用度模型的故障预测与健康管理方法
故障预测与健康管理 广义随机Petri 连续马尔可夫链 可用度
2010/12/18
为了将故障预测与健康管理(prognostics and health management, PHM)技术应用到工程实践中，提出了基于可用度模型的PHM方法。首先通过广义随机Petri网(generalized stochastic Petri nets, GSPN)和连续马尔科夫链(continuous time Markov chain, CTMC)建立基本单元的软硬件可用度模型和健康状态转...
基于关联向量机回归的故障预测算法
关联向量机 时间序列预测 蒙特·卡罗采样 剩余寿命
2010/7/20
针对一类故障预测问题提出了一种基于关联向量机(relevance vector machine, RVM)回归的故障预测算法。算法首先采用关联向量机模型对对象历史数据中隐含的故障演化信息进行学习，然后将所获取的关联向量机模型用于对象故障未来变化趋势的预测。预测过程采用多步时间序列预测中的递推计算的思想，并且将每一步预测的不确定性作为下一次预测迭代的输入要素加以充分的考虑。迭代过程中的一些关键量的获...
基于可用度模型的故障预测与健康管理方法
故障预测与健康管理 广义随机Petri网 连续马尔可夫链 可用度
2010/2/18
为了将故障预测与健康管理(prognostics and health management, PHM)技术应用到工程实践中，提出了基于可用度模型的PHM方法。首先通过广义随机Petri网(generalized stochastic Petri nets, GSPN)和连续马尔科夫链(continuous time Markov chain, CTMC)建立基本单元的软硬件可用度模型和健康状态转...