关键词：故障诊断;流形学习;降噪
摘 要：本文提出基于核空间边距测度的特征选择方法,并进一步给出了基于流形学习的故障诊断方法流程。为使设备故障的模式识别结果更加准确有效,在对振动信号执行降噪处理之后需要从中提取大量故障特征,但是随之会出现混合域高维特征之间的冲突和冗余问题。本文利用基于核空间边距测度的特征选择方法获取加权敏感特征,同时综合基于邻域成分选择的谱分类方法、基于自适应局部切空间排列和加权重构的非线性降噪算法,得到了集非线性降噪、特征构造和特征约简为一体的故障诊断方法。
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