【摘 要】
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为了精准稳定地提取滚动轴承故障特征,提出一种基于局部与全局结构保持算法的低维敏感特征提取方法,采用K近邻（K-nearest neighbor algorithm,KNN）分类算法进行故障识别.对滚动
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,清华大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575469)
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为了精准稳定地提取滚动轴承故障特征,提出一种基于局部与全局结构保持算法的低维敏感特征提取方法,采用K近邻（K-nearest neighbor algorithm,KNN）分类算法进行故障识别.对滚动轴承振动信号的时域和频域特征进行特征提取,组成初始特征集,采用该方法对初始特征集进行特征提取,提取过程中综合考虑初始特征集的局部结构特征和全局结构特征以避免其结构信息的丢失,同时引入正交约束减小主特征分量间的信息冗余,提取出最优表征初始特征集特征的敏感特征矢量,并通过K近邻分类算法对其进行分类.将该方法应用于
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