基于隐马尔科夫模型的机械设备性能退化评估与预测研究

项目名称： 基于隐马尔科夫模型的机械设备性能退化评估与预测研究

项目编号： No.51175329

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 机械工程学科

项目作者： 陈进

作者单位： 上海交通大学

项目金额： 60万元

中文摘要： 通常，机械设备在完全失效前要经过一些列不同的性能退化状态。如果能够在设备性能退化过程中监测到其性能退化的程度，就可以有针对性地制定维护计划，防止故障的突然发生。为此，本项目将深入研究基于隐马尔科夫模型（HMM）的设备性能退化评估和预测的理论体系与技术方法，包括：适宜于HMM进行性能退化评估的特征提取方法、基于HMM的性能退化评估和预测方法、基于HMM的寿命预测方法及基于HMM的信息融合技术四项主要任务，重点解决早期和潜在故障的发现和诊断以及智能性能退化评估和预测等关键问题。研究过程中将充分重视学科交叉与渗透，在现有基础之上，研究开发自主创新的的理论与技术，得到零件级、部件级、设备级的性能状态和退化程度的评估结果。本项目所完成的研究成果将弥补现有理论和技术的不足，提供基于HMM的设备性能退化智能评估与预测的理论与技术，正确有效的揭示设备的性能退化规律，从而指导设备维护计划的制定。

中文关键词： 隐马尔可夫模型；耦合隐马尔可夫模型；滚动轴承；性能退化评估；信息融合

英文摘要：

英文关键词： Hidden Markov model；Coupled hidden Markov model；Rolling element bearing；Performance degradation assessment；Information fusion