【摘 要】
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针对滚动轴承故障特征混叠难以有效区分的问题,提出基于局部线性嵌入（LLE）与最小二乘支持向量机（LSSVM）结合的故障诊断方法。在由振动信号时域和频域统计指标构造的多维特征空间
【机 构】
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三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（51405264）
论文部分内容阅读
针对滚动轴承故障特征混叠难以有效区分的问题,提出基于局部线性嵌入（LLE）与最小二乘支持向量机（LSSVM）结合的故障诊断方法。在由振动信号时域和频域统计指标构造的多维特征空间中,通过LLE算法对多维特征空间进行非线性降维处理,得到初始低维流形结构。将低维流形结构导入LSSVM中进行学习训练与故障辨识。应用于滚动轴承故障分析表明,该方法不仅对高维复杂的非线性故障特征具有良好的降维性能,而且故障识别率较之传统方法有明显提高,能够有效识别出高维特征空间的非线性故障特征。
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