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Hidden Semi-Markov Models for Predictive Maintenance

机译：隐式半马尔可夫模型的预测性维护

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摘要

Realistic predictive maintenance approaches are essential for condition monitoring and predictive maintenance of industrial machines. In this work, we propose Hidden Semi-Markov Models (HSMMs) with (i) no constraints on the state duration density function and (ii) being applied to continuous or discrete observation. To deal with such a type of HSMM, we also propose modifications to the learning, inference, and prediction algorithms. Finally, automatic model selection has been made possible using the Akaike Information Criterion. This paper describes the theoretical formalization of the model as well as several experiments performed on simulated and real data with the aim of methodology validation. In all performed experiments, the model is able to correctly estimate the current state and to effectively predict the time to a predefined event with a low overall average absolute error. As a consequence, its applicability to real world settings can be beneficial, especially where in real time the Remaining Useful Lifetime (RUL) of the machine is calculated.
机译：现实的预测性维护方法对于工业设备的状态监视和预测性维护至关重要。在这项工作中，我们提出了隐式半马尔可夫模型（HSMM），其中（i）对状态持续时间密度函数没有约束，并且（ii）用于连续或离散观测。为了处理这种类型的HSMM，我们还提出了对学习，推理和预测算法的修改。最后，使用Akaike信息准则可以自动选择模型。本文介绍了该模型的理论形式化以及以方法论验证为目的对模拟和真实数据进行的一些实验。在所有执行的实验中，该模型能够正确估计当前状态，并以较低的总体平均绝对误差有效地预测到预定义事件的时间。结果，其对现实环境设置的适用性可能是有益的，尤其是在实时计算机器的剩余可用寿命（RUL）的地方。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第2期|278120.1-278120.23|共23页
  • 作者

    Cartella Francesco; Lemeire Jan; Dimiccoli Luca; Sahli Hichem;

  • 作者单位

    Vrije Univ Brussel, Elect & Informat Dept ETRO, B-1050 Brussels, Belgium.;

    Vrije Univ Brussel, Elect & Informat Dept ETRO, B-1050 Brussels, Belgium.;

    Vrije Univ Brussel, Elect & Informat Dept ETRO, B-1050 Brussels, Belgium.;

    Interuniv Microelect Ctr IMEC, B-3001 Leuven, Belgium.;

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  • 正文语种 eng
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