基于半监督降维的旋转机械故障数据分类方法研究

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基于机械设备进行的过程监测和故障诊断分析,对有效控制机械设备故障的发展和保障机械设备的安全稳定运行具有重要的意义。利用设备的监测振动信号进行故障诊断是一种广泛应用的方法,但由于旋转机械自身复杂的结构和运行环境,使得振动信号往往含有强烈的背景噪声和干扰信号,因此,如何获取反映故障的有效信息成为了关键。数据降维可以剔除原始数据中冗余和不相关信息,寻找出反映故障本质的有效数据。在实际应用中,基于振动信号多域构造的故障特征集往往维度过高且有类标样本不足,使用传统的降维方法,可能得不到理想的降维效果与分类精度
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