【摘 要】
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滚动轴承工作环境比较复杂，现场测得的振动信号往往含有大量噪声且滚动轴承早期故障特征比较微弱容易被噪声所淹没，如何有效降低滚动轴承故障信号中的噪声准确提取故障特征是一
【机 构】
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大连理工大学振动工程研究所,大连理工大学数学科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51375067);航空科学基金(20132163010);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
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滚动轴承工作环境比较复杂，现场测得的振动信号往往含有大量噪声且滚动轴承早期故障特征比较微弱容易被噪声所淹没，如何有效降低滚动轴承故障信号中的噪声准确提取故障特征是一个难题。将流形理论与对偶树复小波（Dual-tree complex wavelet transform, DTCWT）方法结合，提出一种对偶树复小波流形域降噪方法。将轴承振动信号进行对偶树复小波分解构造高维信号空间，然后利用最大方差展开流形算法（Maximum variance unfolding, MVU）提取高维信号空间中的真实信号子空间
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