基于隐Markov模型的重型数控机床健康状态评估

为了辅助重型数控机床的综合健康状态评估,从性能劣化角度出发,建立基于多性能参数多观测序列的隐Markov健康状态评估模型,改进了以往基于单性能参数的隐Markov模型不能准确描述机床健康状态的问题。针对隐Markov模型的参数初始化难题,通过K-means方法进行参数聚类分析,使初始化参数趋向于全局最优解;由于单性能参数不能完全描述机床状态的隐含信息,提出一种基于多性能参数多观测序列值的隐Markov模型训练算法。通过某重型数控机床滚珠丝杠的健康状态评估实例,获取了滚珠丝杠的健康状态变化趋势,验证了方法的可行性和有效性。