组合模型在电子设备故障预测中的应用

作者：张波; 董鸿鹏; 朱倪瑶

来源：科技创新与应用, 2018, (15): 22-25.

• 最小二乘支持向量机
• 隐马尔可夫
• 状态预测

针对传统的故障预测方法不能直接对电子设备进行状态预测的问题,提出了基于视情维修(CBM)的最小二乘支持向量机(LSSVM)和隐马尔可夫(HMM)组合故障预测模型,本模型充分利用了LSSVM解决小样本数据时计算速度快,可对信号进行非线性预测和HMM数据结构严谨,计算性能可靠,状态识别精度高的优点,将二者相结合实现故障状态预测。实验结果证明,文章所提出的组合故障预测模型能直接得到该设备的预测状态,而且相对精度较高。