【摘 要】
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机械故障诊断的方法很多,其实质是模式识别和分类问题。机械故障诊断的关键技术是信号的特征提取和压缩。目前常用的线性信号分析方法对于机械设备运行中的非线性信号处理有很大的局限性。流形学习是一种良好的处理非线性高维数据的机器学习算法。将流形学习应用到机械故障诊断中,可以较好的解决高维信号特征空间的特征压缩问题,为故障分类提供良好的依据。论文在分析几种流形学习算法在经典数据中降维效果的基础上,选择局部线性
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机械故障诊断的方法很多,其实质是模式识别和分类问题。机械故障诊断的关键技术是信号的特征提取和压缩。目前常用的线性信号分析方法对于机械设备运行中的非线性信号处理有很大的局限性。流形学习是一种良好的处理非线性高维数据的机器学习算法。将流形学习应用到机械故障诊断中,可以较好的解决高维信号特征空间的特征压缩问题,为故障分类提供良好的依据。论文在分析几种流形学习算法在经典数据中降维效果的基础上,选择局部线性嵌入法(LLE)作为研究的重点。针对流形学习在机械故障诊断中应用存在的一些问题,结合机械故障诊断信号处理
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