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针对复杂机械系统振源数未知的欠定盲源分离（UBSS）问题,为提高欠定盲源分离的性能,提出一种基于平行因子分析（PARAFAC）和核一致诊断（CORCONDIA）的欠定盲源数估计算法.该算法利用二阶非平稳源分离的基本思想,将中心化传感器数据分成不重叠的数据块,计算各数据块的单一时延协方差矩阵并叠加成三阶张量,即平行因子模型.利用核一致诊断算法估计PARAFAC模型的最佳组分数,从而得到机械系统的振源数.仿真实验结果表明：该算法可从非平稳欠定混合信号中准确估计振源数目.将所提算法应用于多机振动源实验,结果进一