【摘 要】
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为实现旋转机械故障诊断方法的自动化、高精度及通用性，提出基于线性局部切空间排列（ＬｉｎｅａｒＬｏｃａｌＴａｎｇｅｎｔＳｐａｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ，ＬＬＴＳＡ）维数化简的故障诊断模型。首先结合经验模式分解（ＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＭＤ）和自回归（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＡＲ）模型系数构造全面表征不同故障特性
【机 构】
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四川大学制造科学与工程学院,重庆大学机械传动国家重点实验室
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为实现旋转机械故障诊断方法的自动化、高精度及通用性，提出基于线性局部切空间排列（ＬｉｎｅａｒＬｏｃａｌＴａｎｇｅｎｔＳｐａｃｅＡｌｉｇｎｍｅｎｔ，ＬＬＴＳＡ）维数化简的故障诊断模型。首先结合经验模式分解（ＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＭＤ）和自回归（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＡＲ）模型系数构造全面表征不同故障特性的混合域特征集，再利用 ＬＬＴＳＡ将高维混合域特征集化简为故障区分度更好的低维特征矢量，并输入到最近邻分类器（ＫｎｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒｓＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ
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