论文研究基于动态EMSHSMM的异常数据下设备健康预测研究.pdf

针对设备退化过程中异常数据下的剩余有效寿命预测问题，提出了一种基于动态的期望最大化算法（EM）-分段隐半马尔可夫模型（SHSMM）预测方法。基于SHSMM的理论框架，采用期望最大化参数自适应估计算法估计模型中的未知参数；基于WGM（1，1）模型，提出动态前向后向灰色填充算法处理样本中的异常数据，并利用健康预测过程预测设备的剩余有效寿命；通过实例分析对模型进行评价和验证。结果表明，提出的设备健康预测方法能有效解决异常数据的问题。