【摘 要】
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针对现有的旋转机械故障诊断模式难以实现自动化、高精度和通用性相统一的关键问题,提出基于判别式正交线性局部切空间排列(Discriminant orthogonal linear local tangent space alignment,DOLLTSA)的故障辨识方法.首先构造全面表征不同故障特性的时频域特征集,再利用DOLLTSA将高维时频域特征集自动约简为区分度更好的低维特征矢量,并输入到K-
【机 构】
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四川大学制造科学与工程学院 成都 610065
【出 处】
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第五届全国振动利用工程学术会议暨第四次全国超声电机技术研讨会
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针对现有的旋转机械故障诊断模式难以实现自动化、高精度和通用性相统一的关键问题,提出基于判别式正交线性局部切空间排列(Discriminant orthogonal linear local tangent space alignment,DOLLTSA)的故障辨识方法.首先构造全面表征不同故障特性的时频域特征集,再利用DOLLTSA将高维时频域特征集自动约简为区分度更好的低维特征矢量,并输入到K-近邻分类器中进行故障模式辨识.时频域特征融合可实现对旋转机械不同故障特征的全面融汇;ODLLTSA综合利用局部结构和类判别信息进行特征流形解耦,还采用谱回归法和子空间正交化处理来优化低维嵌入子空间,提高了故障辨识能力.深沟球轴承故障诊断实例验证了该故障辨识方法的有效性.
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