文档名：盲源分离中的变分贝叶斯隐Markov模型方法研究
在故障诊断中,传统静态ICA方法在进行盲源分离时,由于忽略信号中的时序信息,对动态时序信号的分离效果不理想.为此,提出了一种基于变分贝叶斯隐Markov模型(VbHMM)的故障源分离方法.通过将隐Markov模型(HMM)引入到变分贝叶斯独立分量分析(VbICA)源模型中,利用隐Markov模型来捕捉隐藏在信源中的动态时序信息,从而使独立分量分析(ICA)具有灵活且动态的源模型.该方法与传统的静态ICA方法相比,在处理信源是动态随机信号时,具有明显的优势.VbHMM方法选取了VbICA方法的优点,同时也解决了VbICA的不足.仿真研究表明,VbHMM方法能够有效地对故障源进行分离.
作者：章熙琴李志农涂靖之
作者单位：南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌330063
母体文献：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议论文集
会议名称：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议
会议时间：2018年8月1日
会议地点：内蒙古包头
主办单位：中国机械工程学会,中国振动工程学会,中国设备管理协会
语种：chi
分类号：
关键词：故障诊断 动态时序信号 盲源分离 变分贝叶斯隐Maov模型
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
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