基于变分贝叶斯混合独立分量分析的机械故障诊断方法研究硕士论文

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1、Athesis(dissertation)submittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterMechanicalFaultDiagnosisMethodBasedonVariationalBayesianMixtureofIndependentComponentAnalysisByXiutingYueSupervisor：Prof．ZhinongLiMechatronicsEngineeringMechanicalEngineeringSchoolA

2、pril2011原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作崛秀延日期枷／卜乡月勿R学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版

3、，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数掘库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者出磊是日期：驯／年r月勿日L■■l『，摘要本论文在国家自然科学基金(50775208，51075372)和湖南省机械设备健康维护重点实验室开放基金(200904)资助下，通过将变分贝叶斯混合独立分量分析理论引入到

4、机械故障诊断中，提出了基于变分贝叶斯混合独立分量分析的机械故障诊断方法，并进行了仿真和实验研究，取得了一些创新性成果。其主要内容包括以下几个方面：第一章，详细介绍了本课题的选题背景、意义，全面综述了变分贝叶斯理论和独立分量分析理论的研究现状及其应用现状，在此基础上，提出了本论文的研究内容与创新之处。第二章，论述了变分贝叶斯独立分量分析(vblCA)的基本原理及其两种算法(vblCAl算法和vblCA2算法)。并通过实验比较了这两种算法的分离性能。实验结果表明，在噪声环境下的信号盲源分离，用这两种算法

5、都能得到很好的分离效果。然而，在分离过程中，vblCA2算法能够得到比vblCAl算法更好的分离效果，而且，随着噪声的增强，vblCA2算法的分离性能的优越性越明显。在此基础上，给出了变分贝叶斯混合独立分量分析提出的意义，详细论述了变分贝叶斯混合独立分量分析理论和算法。本章的内容是整篇论文的理论基础。第三章，指出用ICA分解和表示数据时，假设整个数据分布完全可以用一个坐标系来描述。然而，当观测数据是由许多自相似的、非高斯的流形组成时，则硬是用一个单独的、全局的表示是不合适的，这样会产生一个次优的表示

6、。针对ICA在盲源分离中的不足，本文在变分贝叶斯理论的基础上，提出了一种基于变分贝叶斯混合独立分量分析的机械故障源盲分离方法。该方法是考虑到源信号来自于多个坐标系，然后在多个坐标系下建立独立分量分析混合模型对观测信号进行学习分离。仿真结果验证了该方法的有效性。最后，将提出的方法应用到轴承内、外圈故障的源分离中，实验结果也验证了提出的方法的有效性。第四章，针对现有的机械故障源数估计方法存在的不足，即它只能给出源数估计的上限，并不能准确估计源数，而且未考虑噪声干扰的影响，提出了一种基于变分贝叶斯混合独立

7、分量分析的机械故障源数估计方法，提出的方法以摘要贝叶斯网络为基础，将混合独立分量分析与变分贝叶斯结合起来，并通过最大化目标函数得到负自由能(NegativeFreeEnergy，NFE)来估计出最佳的隐藏信源数目。仿真和实验结果表明，本文提出的方法是非常有效的。第五章，论述了机械故障诊断欠定盲分离方法中存在的不足，即现有的欠定盲分离并没有考虑在噪声环境下，针对此不足，在变分贝叶斯和混合独立分量分析理论的基础上，提出了一种基于变分贝叶斯混合独立分量分析的机械故障诊断欠定盲源分离方法。该方法是假设源信号

8、来自不同的簇(即流形)，对每个簇建立一个ICA模型，这样就产生了ICA混合模型，然后结合变分贝叶斯对ICA混合模型进行学习，通过学习可以从观测信号中估计出混合矩阵以及恢复出源信号。仿真研究和实验研究表明，该方法对观测信号数目少于源信号数目的欠定盲源分离的效果非常满意。第六章，对本论文的研究工作进行了全面总结，并对进一步开展的工作做了展望。关键词：盲源分离；独立分量分析；变分贝叶斯混合独立分量分析；故障诊断；源数估计；欠定盲分离IIAbstractThisthesisi