技术特征：
技术总结
一种基于增强型LPP算法和极限学习机快速轴承故障识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：(1)收集轴承在不同工状下的振动信号经分段处理后构成训练样本集合；(2)对步骤(1)获取的训练样本集合进行小波广义高斯分布特征和能量谱特征提取；(3)对步骤(2)获取的特征矩阵X*利用z‑score法进行归一化处理，使其范围在[‑1，1]之间；(4)对步骤(3)得到特征矩阵进行增强型局部保持投影分析，最终确定WEnLPP；(5)利用步骤(4)得到的投影向量WEnLPP计算系数向量X＇EnLPP＝X*×WEnLPP；(6)利用步骤(5)求得的X＇EnLPP训练极限学习机模型Melm，(7)对收集到的该轴承振动信号经步骤(1)、(3)和(5)处理后输入到Melm根据输出结果确定最终工况。本发明申请应用于轴承设备的故障识别问题。
技术研发人员：陶新民;刘锐;任超;梁祥磊;郭文杰;刘艳超;陶思睿
受保护的技术使用者：东北林业大学
技术研发日：2018.05.02
技术公布日：2018.10.26