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针对转盘轴承复杂的损伤退化机理,引入流形学习算法深入挖掘高维状态检测数据中低维的流形结构,提出了一种以马氏距离为基础的局部保持投影算法,避免了不同物理监测信号度量的差异性并能够很好地处理高维强相关退化特征。与此同时,采用多物理信号的多邻域特征描述转盘轴承退化趋势,并借助基于人工智能的数据驱动算法建立转盘轴承健康评估模型,最终通过全寿命加速疲劳试验验证该方法的有效性。