一种基于HSMM的空调机组设备的故障预测方法

摘要

本发明涉及一种基于HSMM的空调机组设备的故障预测方法，首先采用神经网络以及滤波等方法提取故障特征，并结合主成分分析法，获得主故障特征矩阵；接着建立空调机组各故障分别对应的初始半隐马尔可夫模型，并采用吉布斯采样法训练获得各半隐马尔可夫模型；之后应用缩放维特比算法，获得空调机组各设备所对应半隐马尔可夫模型的状态估计；然后应用后向递归算法将不同故障的半隐马尔可夫模型，合成空调机组及其设备的半隐马尔可夫模型，降低计算量；最后，基于空调机组及其设备所对应半隐马尔可夫模型当前状态估计值的获得，进一步采用后向递归算法，计算获得空调机组及其设备的剩余使用寿命；如此能够针对空调机组设备故障实现精确预测，保证空调机组的实际工作效率。