摘要：针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征和故障征兆的模糊性，提出了基于拉普拉斯分值和模糊C均值（FCM）聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在时域和频域对滚动轴承振动信号进行特征提取，组成初始特征向量；然后利用拉普拉斯分值进行特征选择，形成故障特征向量；最后以FCM聚类为故障分类器，实现滚动轴承不同故障类型的识别。应用实例和对比实验表明，该方法能有效提取滚动轴承振动信号特征，诊断滚动轴承故障。

关键词：滚动轴承 拉普拉斯分值 模糊c均值聚类 故障诊断 

单位：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室; 长沙410082