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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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基于1553B及ARINC429总线的导弹系统已经广泛应用,为了在导弹研制及生产阶段检验导弹工作时序的正确性,需要一种测试设备对导弹的工作时序进行检测。阐述了该测试设备的构造及工作原理,硬件设计及软件设计。测试系统的研制成功满足了某型导弹的试验测试需求,也为后续相关型号测试设备的研制提供了基础。 相似文献
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