【摘 要】
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针对旋转机械不同故障可能分布于不同故障流形，提出了基于多故障流形的旋转机械故障诊断方法。该方法分别提取每一类故障对应的故障流形，并在多故障流形上进行新增样本的故障识
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275546,51375514);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130191130001)
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针对旋转机械不同故障可能分布于不同故障流形，提出了基于多故障流形的旋转机械故障诊断方法。该方法分别提取每一类故障对应的故障流形，并在多故障流形上进行新增样本的故障识别。针对所需解决的低维流形提取、流形内蕴维数选取和多故障流形上的故障识别问题，分别采用线性局部切空间排列算法和免疫遗传算法来进行低维故障流形提取和流形内蕴维数选取，并通过故障样本重构误差这一新的判别准则进行故障识别。齿轮箱故障模拟实验的结果验证了此方法的有效性。
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