本文作者：原媛；卓东风；成功正常投稿发表论文到《计算机技术与发展》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：剩余寿命预测是作出正确的状态维修决策的基础和前提,是设备退化状态识别的重要内容。隐马尔可夫模型(HMM)是一种具有较强模式分类能力的统计分析算法,但是它不能直接用于剩余寿命的预测,而且考虑到隐马尔可夫模型的局限性和剩余寿命预测模型的可解释性,应用隐半马尔可夫模型(HSMM)进行建模和预测。针对HSMM的训练算法极易陷入局部极值点的问题,提出了基于改进微粒群优化算法(MPSO)进行修正。实验结果证明了该方法在设备剩余寿命预测研究上的有效性和可行性。
【论文正文预览】：0引言液压系统剩余寿命预测是其维修、更换和备件策略制定的重要依据[1],也是目前装备保障领域研究的热点与难点问题。由于液压系统工作条件复杂、承担任务繁重等问题,经过长时间运行,会出现老化现象,随之剩余寿命会逐步下降,所以通过对各退化状态数据采集后,构建设备剩余寿命
【文章分类号】：TH17;TP301.6
【稿件关键词】：隐半马尔可夫模型微粒群优化算法剩余寿命预测
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【稿件标题】：隐半马尔可夫模型在剩余寿命预测中的应用
【作者单位】：太原科技大学电子信息工程学院;
【发表期刊期数】：《计算机技术与发展》2014年01期
【期刊简介】：《计算机技术与发展》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机技术与发展杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN61-1450/TP，国际刊号：ISSN。计算机技术与发展杂志社由陕西省信息产业厅主管、陕西省计算机学会主办，本......更多计算机技术与发展杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6081/)投稿信息
【版权所有人】：原媛；卓东风；

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