有监督LLTSA特征约简旋转机械故障诊断

线性局部切空间排列(LLTSA)为无监督特征约简方法,对多域故障特征集进行维数约简,会导致故障解耦不完全、故障间仍然存在混叠。针对这个问题,提出有监督线性局部切空间排列(S-LLTSA)特征约简方法,将类判别信息融入特征约简过程,实现了数据集本征结构与类判别信息的有机结合,可提取出最优低维敏感故障特征向量;并通过自适应近邻分类器(ANNC)来构建故障特征向量与故障类别的对应关系。S-LLTSA特征约简有效地增加了故障特征的可辨识性,而ANNC具有优异的模式辨识能力,进一步提高了故障诊断的精度。齿轮箱故障模拟实验验证了提出的旋转机械故障诊断方法的有效性。