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针对局部切空间排列算法（LTSA）的效果受近邻数k值影响较大的缺点，提出基于聚类准则的LTSA与K-最近邻分类器的故障诊断模型。首先基于振动信号的时域特征构建高维特征矩阵；然后对高维矩阵进行标准化预处理，依据聚类准则确定局部切空间排列中的最佳近邻数k，运用LTSA提取高维矩阵的低维特征向量；最后将提取的低维特征向量利用K-最近邻分类器进行故障模式识别。采用轴承诊断实验系统进行验证，结果表明，基于聚类准则的优化方法可有效地克服近邻数k选择的盲目性，提高了局部切空间的降维精度和故障模式识别正确率，其在轴承时域