关键词：旋转机械;故障识别;流形学习;等距映射;特征提取;固有模态函数
摘 要：旋转机械在现代生产体系中占据着不可替代的位置,一旦发生故障而没有及时发觉,就会由于多米诺效应导致整个系统瘫痪,造成重大的经济损失甚至人员伤亡。因此对旋转机械的故障识别技术显得尤为重要。故障识别主要步骤是首先获取设备现场运行信息,然后提取故障特征,最后进行状态识别和故障诊断。其中的关键是从振动信号中提取故障特征,也是本文的研究重点。本文深入研究了流形学习算法的基本原理,针对其易形成数据空洞而导致样本缺失的问题做出改进,并通过UCI数据集的仿真实例验证流形学习在揭示信号本质结构方面的有效性。对流形学习应用在故障识别时的高聚类性进行深入分析,与传统的主元分析等线性处理方法进行对比,说明了流形学习能够...
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