基于流形学习算法的齿轮变速箱故障特征提取

流形学习算法是一种非线性的数据降维方法,可以获得数据的低维几何结构,能很好的体现系统的本质。为了提高齿轮变速箱振动故障信号的可分性,应用流形学习方法对齿轮变速箱振动信号进行故障特征提取。研究结果表明,流形学习方法可以有效地提取齿轮变速箱振动故障的特征信息,并能有效区分不同故障类型的特征信息。运用流形学习方法进行故障特征提取后的诊断结果与时域统计特征提取方法相比,提高了故障诊断的正确率。

Fault Feature Extraction of the Gearbox based on Manifold Learning Algorithm