基于多流形学习的旋转机械复合故障智能诊断方法研究

摘要

工程实际中,机械设备故障出现时,单一故障常诱发其他故障,多个互相关联、交叉影响的故障同时存在构成复合故障,复合故障加剧了机械零部件的失效和损坏速度,极易造成设备损毁、人员伤亡等巨大损失.本项目利用多流形学习方法对复杂数据多主流形能有效提取和对不同类别模式具有良好识别的能力,开展映射函数构建及优化、主流形提取、多流形聚类等研究工作,解决复合故障信号特征提取和故障诊断中的难题,实现机械设备故障诊断在理论、方法和技术上的创新.