作者：朱凤波 吴文全 杨华模拟电路早期故障诊断mhmm
摘要：MHMM模型是一种基于高斯混合密度的连续隐马尔科夫模型，具有很好的模式识别能力，对于高混叠样本优势明显。模拟电路结构复杂，早期软故障呈现多样化，故障样本混叠严重，难以辨识。针对这个特点，提出了将MHMM模型应用于模拟电路早期故障诊断的新思路。首先，通过线性判别分析（U）A）技术将由仿真电路采集的数据样本进行降维处理，产生低维观测序列，并对样本初步划分；然后，使用高斯混合模型（GMM）对观测序列逼近，并完成MHMM模型的参数训练；最后，通过实例验证，并与BP网络进行比较。结果表明，MHMM对于早期故障的检测更具有优越性。
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