作者：杜伟; 房立清; 吕岩; 齐子元故障诊断多尺度关联维数流形学习自动机
摘要：针对自动机振动信号非平稳、非线性的特点，提出基于多尺度关联维数和线性局部切空间排列（1inear local tangent space alignment，LLTSA）相结合的自动机故障诊断方法。首先，利用局部特征尺度分解（local characteristic-scale decomposition．LCD）将自动机振动信号分解为不同尺度下的内禀尺度分量（intrinsic scale component），提取出反映状态信息的主要分量并计算各分量的关联维数。然后，利用线性局部切空间排列算法挖掘出可区分度更高的特征子集。最后，将得到的低维特征输入支持向量机进行识别，自动机故障诊断实验表明，所提方法具备较高的诊断准确率。此外，将LCD与经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）和局部均值分解（local mean decomposition，LMD）方法的诊断结果进行比较，验证所提方法的优势。
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