【摘 要】
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旋转机械在现代生产体系中具有不可替代的作用,其故障诊断技术对避免恶性损坏事故的发生显得尤为重要.如何选择和 提取有效的故障特征,将直接影响故障辨识的诊断精度.针对旋
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目（BK20151199）、苏州科技大学科研基金资助项目（XKZ201408）
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旋转机械在现代生产体系中具有不可替代的作用,其故障诊断技术对避免恶性损坏事故的发生显得尤为重要.如何选择和 提取有效的故障特征,将直接影响故障辨识的诊断精度.针对旋转机械故障诊断的非线性、非平稳性等特点,结合半监督学习和流形 学习思想,提出了一种半监督拉普拉斯特征映射（SSLE）算法,并将其应用于空气压缩机的故障辨识.该方法充分利用少量标签样本 和大量无标签样本信息,提取有利于分类的故障样本低维流形特征,并利用最小二乘支持向量机（ LS-SVM）分类器进行了故障分类 与辨识.采用非线性的特征学习方式,有效
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