【摘 要】
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提出一种基于核函数的Fisher鉴别分析的故障特征提取方法。该方法通过内积核函数将原始特征空间映射到高维特征空间，然后在高维特征空间作线性Fisher判别分析，从而得到原始特征
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提出一种基于核函数的Fisher鉴别分析的故障特征提取方法。该方法通过内积核函数将原始特征空间映射到高维特征空间，然后在高维特征空间作线性Fisher判别分析，从而得到原始特征空间的非线性特征，最后应用滚动轴承的故障数据对该方法进行了检验。结果表明，与线性Fisher鉴别分析和核主元分析方法相比，基于核函数的Fisher鉴别分析更适合提取机械故障的非线性特征，它所提取的故障特征对故障具有更好的识别分类能力，并且对分类器具有较强的鲁棒性。
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