LSSVM-HMM混合预测法：精确解决铲运机电气故障

本文主要探讨了"基于优化的LSSVM-HMM混合动力铲运机故障预测"这一主题，针对混合动力铲运机在恶劣工作环境中面临的复杂电气系统、高耦合度故障原因以及非线性数据特性，提出了一个创新的故障预测方法。该方法结合了最小二乘支持向量机（LSSVM）与隐马尔可夫模型（HMM），以提高预测精度。 首先，利用历史运行状态数据对LSSVM进行训练，通过该模型能够预测未来的状态发展趋势。LSSVM的优势在于其能够处理非线性问题，通过寻找最优的惩罚参数和径向基核函数，提升预测的准确性。 接着，通过历史数据训练不同故障状态下的HMM模型，HMM在时序数据建模方面表现出色，能够捕捉状态之间的转移概率和观测序列的关联性，从而预测未来可能出现的故障模式。 然而，传统的LSSVM参数训练（如经验法）和HMM参数选择（如Baum-Welch方法）可能存在陷入局部最优解和收敛速度慢的问题。为了克服这些问题，作者引入了人工鱼群算法（AFSA）来优化参数选择过程，这有助于提高模型的泛化能力和预测稳定性。 研究的核心数据来源于14t混合动力铲运机在实际矿山场景中的运行数据，通过对这些数据的分析和模型训练，能够实时监测设备状态并预测潜在的故障，为维护策略提供科学依据，降低维修成本，保障设备正常运行。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于提出了一种基于LSSVM和HMM优化组合的故障预测模型，通过改进参数选择方法，提升了混合动力铲运机电气系统故障的预测精度，对于提升工业设备健康管理具有重要的实践价值。