摘要：针对振动信号的非线性特征,提出一种基于等距特征映射（Isometric feature mapping,ISOMAP）和支持矢量机（Support vector machine,SVM）的转子故障诊断方法。利用ISOMAP把数据从高维空间投影到低维空间而不改变数据内在属性的特点,对高维的故障振动信号降维并提取出低维的数据作为特征矢量,采用一种新核函数支持矢量机作为分类器进行故障诊断。将该方法应用于转子故障诊断,结果表明,ISOMAP-SVM方法不仅具有较高的故障诊断率,而且取得振动信号在低维空间的可视化表示。与其他核函数相比新核函数支持矢量机具有较好的诊断效果。

关键词：故障诊断 振动信号 流形学习 等距映射 

单位：东北电力大学能源与动力工程学院 吉林132012