【摘 要】
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针对轴承的工况复杂，其振动信号呈现非线性、非平稳特性。传统算法不能充分挖掘出非线性、非平稳信号内部本质信息，提出了基于局部切空间排列算法（LTSA）与核熵成份分析（KECA）相结合
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院,内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司,中国移动通信集团内蒙古有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61364009，21466026）；内蒙古自治区自然科学基金项目（2015MS0615）
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针对轴承的工况复杂，其振动信号呈现非线性、非平稳特性。传统算法不能充分挖掘出非线性、非平稳信号内部本质信息，提出了基于局部切空间排列算法（LTSA）与核熵成份分析（KECA）相结合的故障诊断方法。该方法首先将滚动轴承振动信号一维时间序列重构到高维相空间，并估计数据的本征维数；然后利用局部切空间排列算法对数据集进行维数约简，得到初始的低维流形结构特征向量空间的第一行特征，对其进行快速傅里叶变换（FFT），从其频谱中分别提取滚动轴承内环、外环的故障特征频率及它们分别对应的倍频和频谱能量等7个变量作为故障特征向
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