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旋转机械在实际运行中往往是变工况的,采集到的数据容易受到噪声、振动、冲击等多重干扰,经过降维处理后的低维流形无法真实、准确地反映其内部结构或内在规律,在进行故障识别时误判率高。提出了一种Boxplot-LTSA算法,利用箱线图Boxplot算法对原始信号进行去噪处理,再利用局部切空间排列方法(LTSA)进行降维,该算法直接对采集到的原始信号进行处理,不需时频域特征提取,避免了数据处理所造成的数据失真,同时LTSA算法能够克服去噪所造成的数据孔洞影响。通过案例,与直接使用流形学习算法降维处理结果进行比较,证实了该方法能够克服噪声对流形学习算法的影响,具有良好的状态识别效果。 相似文献
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