针对局部线性嵌入算法在故障特征提取中易受异常特征值、邻域大小和嵌入维数等因素影响的问题，对局部线性嵌入方法的重构权值估计模型、邻域大小和嵌入维数估计模型进行改进。用互相关熵取代欧式距离用于向量相似度测量，提出基于互相关熵的重构权值估计模型，并且采用拉格朗日展开式和拉格朗日乘子法进行模型简化降低计算复杂度，达到降低异常特征值对特征提取精度影响的目的。应用 Ncut 准则建立邻域大小和嵌入维数的估计模型，实现参数的自动选取。将改进的局部线性嵌入方法应用于轴承故障特征提取，并与其它方法进行比较，结果表明推荐方法的特征提取精度更高。
故障 特征提取 互相关熵 局部线形嵌入 嵌入维数