针对滚动轴承的多类故障特征非线性难以有效辨识的问题,提出基于局部切空间排列和小波支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。在由集成经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)处理后的频带能量组成的故障特征集中,首先采用局部切空间排列进行约简降维,提取其中的低维敏感特征,随后将获取的低维敏感特征输入给小波支持向量机进行滚动轴承的多类故障辨识。实验结果表明,基于局部切空间排列(local tangent space arrangement,LTSA)和小波支持向量机(wavelet support vector machine,WSVM)的滚动轴承故障诊断方法能够有效提取多类故障的低维敏感特征,并且相对传统诊断方法而言故障诊断精度更高。
