煤矿胶带机异常预测：HMM与HSMM模型应用

"基于隐马尔可夫模型的煤矿胶带机异常时间点预测"这篇文章发表于2013年3月的《南京大学学报（自然科学）》第49卷第2期，由李小斌、任世锦和李世银共同撰写。文章主要探讨了如何利用统计建模方法来预测煤矿胶带输送机的异常事件，以保障煤矿生产的稳定性和效率。 文章提出了两种模型——隐马尔可夫模型（HMM）和隐式半马尔可夫模型（HSMM）用于预测胶带机的异常时刻。胶带输送机是煤矿运输系统的关键设备，其正常运行对于煤矿的安全生产至关重要。当输送机出现异常时，可能会导致生产中断，甚至引发安全事故。因此，能够提前预测这些异常事件的发生时间对于预防事故具有重要意义。 在该研究中，研究人员首先通过胶带输送机的保护传感器采集时间序列数据。这些传感器通常监测输送机的各种参数，如温度、振动、速度等，以检测可能的异常行为。然后，他们对这些时间序列数据进行特征提取，提取出能反映设备状态变化的关键信息。接着，利用HMM和HSMM对这些特征进行建模。HMM是一种常用的时间序列分析模型，能够捕获序列中的隐藏状态及其转换规律；而HSMM则是HMM的扩展，允许状态持续时间具有随机性，更适合处理持续时间不固定的异常事件。 实验结果表明，在实际生产数据集上，HMM和HSMM模型都能够有效地预测胶带机的异常事件发生时间。这为实时监控和预警系统提供了理论基础，有助于提前采取措施避免故障，提高煤矿的生产安全性和效率。 关键词包括：隐马尔可夫模型、隐半马尔可夫模型、胶带输送机以及预测。这些关键词揭示了文章的主要研究内容和技术手段，即运用统计学习模型处理工业设备的故障预测问题。 这篇文章是自然科学领域的一篇论文，通过理论与实践相结合，为煤矿安全生产提供了一种先进的数据分析方法，对于工业设备故障预测领域具有一定的参考价值。