【摘 要】
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近年来，许多基于深度学习的方法被用于故障诊断领域，并且取得了良好的效果，但是发电机故障样本数据难以获取,在数据量较少的情况下，基于深度学习的方法存在过拟合现象，导致模型泛化能力差、诊断精度不高。为了解决这一问题，本文提出一种基于随机变分推理贝叶斯神经网络的故障诊断方法，该方法以贝叶斯推理与随机变分推理为基础，可以根据少量数据得到较为可靠的模型，获得网络各层参数的概率分布，可以有效解决过拟合的问题。
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（62063020）;国家自然科学基金（61763028） 甘肃省自然科学基金项目（20JR5RA463）；
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近年来，许多基于深度学习的方法被用于故障诊断领域，并且取得了良好的效果，但是发电机故障样本数据难以获取,在数据量较少的情况下，基于深度学习的方法存在过拟合现象，导致模型泛化能力差、诊断精度不高。为了解决这一问题，本文提出一种基于随机变分推理贝叶斯神经网络的故障诊断方法，该方法以贝叶斯推理与随机变分推理为基础，可以根据少量数据得到较为可靠的模型，获得网络各层参数的概率分布，可以有效解决过拟合的问题。采用证据下限（Evidence Lower Bound,ELBO）派生类函数TraceGraph ELBO进行随机变分推理，解决派生类函数Trace ELBO诊断精度较低问题。将该方法应用于发电机轴承的故障诊断，并与其他方法对比，结果表明，该方法在故障样本数据量较少的情况下具有较高的诊断性能。
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