改进的时变隐半马尔科夫模型提升寿命预测准确性

本文主要探讨了基于时变状态转移隐半马尔科夫模型（Hidden Semi-Markov Model, HSMM）的寿命预测方法。隐半马尔科夫模型在处理系统状态估计和寿命预测任务中，通常依赖于一个固定的、预先设定的状态转移概率矩阵。然而，这种假设可能导致预测结果与实际系统状态存在较大偏差，因为系统的状态转移过程并非恒定不变。 传统HSMM在剩余寿命预测中的梯状变化特性，使得它难以精确捕捉到设备随时间演变的实际状态转换。为解决这个问题，作者提出了一种创新的模型，即引入时间变易的状态转移概率矩阵。该模型通过深入研究系统的三种典型退化状态，分别为正常运行、缓慢退化和快速故障，分别给出了对应的三种不同状态转移系数。这些系数反映了随时间推移系统状态动态变化的概率，使得状态转移矩阵能够随时间动态调整。 与初始状态转移矩阵结合后，新的时变状态转移矩阵能够更准确地估计系统在当前健康状态下的剩余持续时间，从而提高寿命预测的精度。通过这种方法，模型能够在考虑到系统老化过程的同时，提供更为精准的总体剩余寿命预测，显著提高了预测的准确性。 论文的关键技术点在于对系统状态的动态建模，以及如何通过实时调整状态转移概率来反映实际情况。这种时变隐半马尔科夫模型在航空、航天等高可靠性领域具有重要的应用价值，因为它能帮助工程师和维护人员更好地评估设备的健康状况，制定维护计划，降低因故障导致的潜在风险。 本文的研究成果发表在《湖南大学学报（自然科学版）》上，具有一定的理论和实践意义，对于改进基于统计的寿命预测方法和提高系统健康监控的精度具有重要意义。此外，它还为其他领域的复杂系统状态预测和寿命管理提供了新的思路和工具。