逻辑回归与高斯混合模型在设备故障诊断中的应用

"该资源是一篇北京化工大学的硕士学位论文，主题为‘基于逻辑回归和高斯混合模型的设备故障诊断技术研究与应用’，作者钟鑫，导师高金吉，完成于2010年。论文是在国家‘十一五’科技支撑计划项目背景下展开的，旨在研究设备故障诊断技术，特别是针对大型高参数高危险性设备的安全保障。” 在设备故障诊断领域，高斯混合模型（GMM）和逻辑回归是两种重要的统计分析工具。高斯混合模型是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布组合而成的。在设备故障诊断中，GMM可以用来描述设备在不同健康状态下的数据分布，通过学习和估计模型参数，如均值和方差，来识别设备的状态变化，进而对设备的性能退化进行评估和预测。而逻辑回归则是一种二元分类模型，常用于建立设备正常与故障之间的关系，通过对特征变量的处理，预测设备出现故障的概率。 论文首先介绍了研究背景和意义，指出随着机械设备的广泛应用和复杂化，故障诊断技术的重要性日益凸显，因为它能有效避免经济损失和安全事故。接着，作者深入探讨了信号处理（包括FFT和小波包分解）和特征选择（如基于故障特征频率和PCA的特征抽取）等预处理技术，这些都是数据驱动的故障诊断的基础。 论文的主体部分详细研究了逻辑回归和高斯混合模型。对于逻辑回归，作者阐述了其基本理论并探讨了极大似然估计法在参数获取中的应用。而对于高斯混合模型，除了介绍模型理论和期望最大化（EM）算法的参数估计方法，还讨论了EM算法中的初值设定和混合数确定问题。 在实际应用中，逻辑回归被用来建立滚动轴承的性能退化评估模型，通过实验数据和公开数据集进行验证。高斯混合模型则应用于离心压缩机的性能退化状态评估，使用现场监测数据验证了模型的有效性。此外，论文还提出了基于特征空间重合度计算的故障模式识别方法，对滚动轴承数据进行了分类验证，提高了故障识别的准确性。 这篇论文通过结合逻辑回归和高斯混合模型，为旋转机械设备的故障诊断提供了一套有效的理论框架和技术手段，对实际工业设备的故障预防和维护具有重要的参考价值。