滚动轴承作为机械设备的重要部件,对机械设备的稳定运行起着重要的作用。滚动轴承的故障信号往往是多种信号的叠加,有必要对采集到的振动信号进行模式分解,进而基于模式识别方法实现对滚动轴承不同故障模式的分类识别。提出一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和等距特征映射(ISOMAP)的机械设备故障分类识别方法。利用ALIF对滚动轴承的故障信号进行模式分解;对选定的模式分量提取多个统计学特征;最后利用ISOMAP对高维特征信号进行降维处理,实现对滚

为了实现刀具磨损状态监测的自动化与高精度,文章提出了一种基于希尔伯特-黄变换（hilbert-huang transform,HHT）和等距特征映射（isometric feature mapping,Isomap）的刀具磨损状态监测方法。首先采用经验模态分解算法对采集的信号进行降噪处理;然后对降噪后的信号进行Hilbert变换得到Hilbert时频谱,同时计算Hilbert边际谱及其统计特征量;最后利用Isomap算法进行特征融合及优化,将优化后特征向量送入支持向量机（support vector machine,SVM）中,并通过网格搜索法优化SVM的相关输入参数来建立最优分类模型。研究结果表明：Isomap算法具有较好的特征融合及降维效果,且Isomap-SVM分类模型对测试集的识别准确率为95%,文章所提方法可以有效地识别刀具磨损状态。