基于流形学习的滚动轴承早期故障识别方法研究

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滚动轴承作为旋转机械装备中关键且易发生故障的零部件之一,其运行状态直接影响整个装备系统的性能,因此对滚动轴承进行状态识别与故障诊断研究具有重要意义。信号降噪和故障特征提取是状态识别与故障诊断中最核心的内容,由于滚动轴承运行环境复杂,干扰多、噪声大,且故障信号多为非平稳非线性信号,从而大大降低了传统降噪与故障特征提取方法的有效性。为此,本文以滚动轴承为研究对象,针对其强背景噪声下的早期故障振动信号特点,将流形方法与其它现代振动信号分析方法相结合,对滚动轴承故障信号的降噪和特征提取问题展开深入研究。论文
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