基于HMM的电子设备健康状态评估方法

摘要

针对弹上设备的性能退化问题,提出一种改进流形学算法的电子设备健康状态评估方法.首先,在SNPP算法中引入非相关约束并加入核函数形成KSUNPP算法,将其用于原始特征的提取,获得有效的特征集作为隐马尔可夫模型(HMM)的输入进行训练；其次,用KL距离来衡量故障程度,可实现设备退化程度的评估.最后,通过将该方法应用于某型导弹指令接收机健康状态评估中,验证了有效性.