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Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system
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We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015 相似文献
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基于人工社会的计算实验使应急管理的定量分析与研究成为可能。然而,应急管理模型涉及多个学科与领域,具有多层次、非线性和多粒度等特点,需要一套规范的流程来指导人工社会的模型建立和模型管理。论文梳理了面向应急管理的模型体系,提出了基于领域特定建模的人工社会建模方法,解决了多领域建模问题;研究了模型的形式化描述与编码问题,并实现了模型的有效管理;结合"甲型H1N1"病程模型,详细论述了模型的构建方法与管理问题,为面向应急管理的计算实验提供一体化的模型服务。 相似文献
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边防战术思维是一个边缘性概念,它是选择并形成战斗方法的前提,也是当前边防战术训练的一个重要内容。因此.边防战术思维训练方法是当前边防实战指挥员、教练员或实战教员迫切需要提高的基本素质与基本能力。分析了边防战术思维训练的特点,从战例分析法、实战模拟训练法、模拟推演法等方面论述了边防战术思维训练的方法。 相似文献
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概念模型元素及其关系是军事建模过程中的一个重要环节。目前军事概念模型的研究对模型元素关系的描述不够细化。从军事系统的概念内涵、作用与分类出发,分别探讨了模型元素之间的基本关系和高级关系,利用OCL语言描述了高级关系的约束。最后用真实指控系统对模型元素关系进行了验证分析。 相似文献
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