【摘 要】
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提出一种基于拉普拉斯特征映射流形学习算法（Laplacian Eigenmaps,简称LE）和改进多变量预测模型（Variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD）的滚动轴承故障
【机 构】
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安徽工业大学机械工程学院,湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51175158,51075131）, 湖南省自然科学基金资助项目（11JJ2026）, 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目（531107040301）
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提出一种基于拉普拉斯特征映射流形学习算法（Laplacian Eigenmaps,简称LE）和改进多变量预测模型（Variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD）的滚动轴承故障诊断方法,首先对振动信号进行局部特征尺度分解（Local characteristic scale decomposition,简称LCD）,并提取各内禀尺度分量（Intrinsic scale component,简称ISC）的特征构造高维特征向量,接着采用LE
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