基于多尺度正交PCA-LPP流形学习算法的故障特征增强方法

振动与冲击页数： 6 2015-07-15

摘要：针对齿轮箱故障声发射信号特征增强问题,提出一种多尺度正交PCA-LPP非线性流形学习特征增强方法,兼顾PCA的全局方差增大变换特性以及LPP的局部非线性特征保持特性,并通过正交化消除投影分量间的冗余信息,使处理之后的齿轮箱故障信号内含的故障特征得到增强,一方面增强后信号包络谱中的故障谱线清晰明显,另一方面增强后信号以小波包能量熵为特征量,故障类型的辨识率显著提高,可以达到93.75%。（共6页）

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