【摘 要】
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提出了基于快速独立分量分析（FastICA）和监督局部线性嵌入算法（SLLE）相结合的转子系统故障诊断的方法。采用快速独立分量对多通道传感器信号进行盲源分离,采用监督局部线性嵌入算
【机 构】
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中南大学机电工程学院,湖南工业职业技术学院机械工程系
【基金项目】
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湖南省科技计划项目（2012GK3094）
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提出了基于快速独立分量分析（FastICA）和监督局部线性嵌入算法（SLLE）相结合的转子系统故障诊断的方法。采用快速独立分量对多通道传感器信号进行盲源分离,采用监督局部线性嵌入算法对振动信号数据进行降维处理和故障特征量提取,最后将SLLE提取的故障特征量作为支持向量机（SVM）的输入,建立系统故障诊断模型。实验结果表明该方法能够有效地识别转子系统故障,与ICA-MLP、ICA-SVM方法相比,分类精度得到较大的提高,而故障辨识时间则相对较少。
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