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结合隐马尔可夫模型(HMM)所需训练样本少及可解释的优点,提出了基于HMM的矿井提升机故障诊断方法。利用多个加速度传感器在提升机运行的不同转速阶段采集数据,通过快速傅里叶变换(FFT)从提升机振动信号中进行特征抽取后,再由劳埃德算法(Lloyd)进行标量量化,根据HMM建模理论,训练HMM诊断库,再利用训练好的HMM对提升机进行状态监测和故障诊断。

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Matlab代码移植基于马尔可夫决策过程的移动边缘计算中的动态服务迁移 这是S. Wang，R. Urgaonkar，M. Zafer，T. He，K. Chan，Leung KK Leung的仿真代码，“基于Markov决策过程的移动边缘计算中的动态服务迁移”，IEEE / ACM。关于网络，第一卷。 27号3，第1272至1288页，2019年6月。（arXiv链接：） 该代码在MATLAB上运行效果最佳。 它也可以继续运行，但是瞬时成本图可能会以较低的粒度显示。 要重现随机游走结果（本文的图6），请运行mainRandomWalk.m 。 要使用实际基站位置来再现结果（本文的图8），请运行mainRealCellLocation.m 。 mainRandomWalk.m和mainRealCellLocation.m中的某些参数可以针对不同的实验进行更改。 主算法中实现algorithms.m被称为内mainRandomWalk.m和mainRealCellLocation.m 。 从获得真实用户跟踪，从获得基站位置。 它们保存在traceRealCellLocations.mat