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机械故障诊断本质上是一个模式识别问题,其关键就是故障信号的特征提取与分类.近年来,为满足对机器故障进行早期检测与精确诊断的需要,非平稳、非高斯、非线性信号处理方法在机械故障诊断领域受到了广泛关注.该论文结合模式识别与机器学习领域的最新研究成果,利用基于核方法的非线性数据处理技术对机械故障的非线性特征提取方法、复杂故障的模式分类方法等进行了研究.