全局与局部特征信息融合的旋转机械故障数据集降维方法研究

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1故障诊断是保障机械设备安全运行的有效手段之一。为获取更加准确、有效的诊断结果,就需提取出有价值的设备信息。因此,如何有效地挖掘出真实反映故障信息的数据已成为当今故障诊断的研究热点。众所周知,机械故障诊断一般被分为三步:信号采集与处理,故障的特征表达与模式识别。数据降维又是特征表达中的关键一步,它可减轻后续故障模式识别的压力,提取出本质的故障信息。研究表明,数据的全局与局部信息对于降维与分类都是有益的。从信息提取的角度出发,传统的降维算法如PCA、LDA、LPP等,大多是从单一的全局或局部信息角度出
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