摘要
旋转机械作为现代工业的基石，其运行状态直接关系到整个生产线的安全和效率。
因此，对旋转机械进行有效的故障诊断至关重要。
近年来，核Fisher判别分析方法以其对非线性数据良好的处理能力在故障诊断领域备受关注。
然而，传统的核Fisher方法易受噪声和样本数量的影响，导致诊断精度下降。
为解决这一问题，本研究提出了一种基于正则化核边界Fisher分析的旋转机械故障诊断方法。
该方法首先利用核函数将原始数据映射到高维特征空间，提升数据可分性；然后，结合边界Fisher分析，增强算法对噪声的鲁棒性；最后，引入正则化技术，优化模型参数，提高泛化能力。
实验结果表明，相较于传统方法，本方法在诊断精度、稳定性和泛化能力方面均有显著提升，为旋转机械故障诊断提供了一种有效途径。
关键词：旋转机械；故障诊断；核Fisher判别分析；正则化；边界Fisher分析
旋转机械是指由电机或其他动力源驱动的，围绕固定轴线旋转的机械设备，例如汽轮机、泵、压缩机、风机等。
这些设备在能源、化工、冶金等行业中扮演着至关重要的角色。
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