基于变分贝叶斯独立分量分析的机械故障诊断方法研究

发布时间：2022-01-08 13:52

　　本论文在国家自然科学基金（50775208）、河南省教育厅自然科学基金（2006460005,2008C460003）资助下,针对传统独立分量分析所存在的不足,即未知噪声环境下机械源信号盲源分离方法由于忽略噪声影响往往得到很差的分离效果,以及传统的机械源分离方法往往事先假设源信号的个数已知,否则无法进行机械源信号分离进行研究。通过将变分贝叶斯独立分量分析理论引入到机械故障源分离中,对变分贝叶斯独立分量分析理论在机械故障诊断中的应用进行了深入探索。其主要内容包括以下几个方面:第一章,从传统的独立分量分析方法在机械故障诊断中存在不足的角度出发,论述了本课题的提出及其研究意义。综述了独立分量分析方法的研究现状及其在机械故障诊断领域中的应用情况,在此基础上,提出了本论文的主要内容及创新之处。第二章,论述了独立分量分析理论和算法,通过仿真研究,说明了独立分量分析方法存在的两个主要不足。论述了贝叶斯网络的基本结构、基本准则和用来计算隐藏变量的后验概率密度分布的贝叶斯推论。针对贝叶斯推论和算法的计算量大的问题,引入了变分学习方法,并对变分贝叶斯方法进行了介绍。本章的内容是整篇论文的理论基础。第三章,... 

【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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本文编号：3576672