【摘 要】
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针对机械故障诊断中缺乏大量故障样本进行训练的问题,提出基于图论和直推式支持矢量机（Graph theory and transductive support vector machine,GTSVM）的故障诊断方法。通过建
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院,广东省汽车工程重点实验室
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针对机械故障诊断中缺乏大量故障样本进行训练的问题,提出基于图论和直推式支持矢量机（Graph theory and transductive support vector machine,GTSVM）的故障诊断方法。通过建立数据矩阵的完全图,定义一种基于密度敏感的距离描述图中各个节点即样本之间的相异性,有效地利用数据空间结构信息,并以Iris数据进行仿真分析。对齿轮箱在三种运行模式（正常、齿面轻微剥落、齿面严重剥落）下的振动信号进行分析,提取11个时域特征指标,用主元分析对11个特征进行选择,采用图论方法
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