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发布时间:2023-10-01
适用场景: 故障诊断
解决的技术问题: 在目前的轴承故障诊断领域,往往存在大规模数据并发的情况,对故障诊断的实时性要求带来极大的挑战,迫切需要提高轴承故障诊断的在线预测速率。
说明书概要: 本发明涉及故障诊断技术领域,具体涉及一种基于有监督LLE算法的轴承故障诊断方法及装置,首先获取训练数据,所述训练数据为表征轴承振动信号的历史数据,提取所述训练数据的特征值和所述特征值对应的故障类型,接着确定所述训练数据的优选降维训练数据,进而计算所述优选降维训练数据中各个故障类型对应的均值和协方差矩阵,通过对实时接收的测试数据进行降维,得到降维测试数据,根据所述均值和协方差矩阵计算所述降维数据在各个故障类型下的概率值,将概率值最大的故障类型作为轴承故障诊断的故障类型,本发明提高了轴承故障诊断的在线预测速率。
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