在旋转机械故障智能诊断中,收集大量的样本比较容易,而要对所有的样本进行类别标记却较为困难.针对这一问题,提出了一种基于拉普拉斯支持向量机的旋转机械故障智能诊断方法.滚动轴承故障诊断实例表明,有标记样本的数量较少时,与仅使用有标记样本进行学习的支持向量机相比,基于拉普拉斯支持向量机的诊断方法利用大量的无标记样本进行辅助学习,可以显著提高故障诊断的正确率.
故障诊断 滚动轴承 支持向量机 半监督学习 流形学习