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本发明公开一种基于多视图关联特征学习的轴承故障诊断方法，将振动信号和电流信号视为不同的视图，基于多视图学习设计齿轮箱轴承振动信号与发电机电流特征的关联特征学习方法，应用于风电齿轮箱轴承的多故障诊断。该方法首先从振动和电流信号中提取小波包分频带时域统计特征得到初始的振动特征空间和电流特征空间，然后将振动与电流特征样本成对输入典型相关学习网络进行关联性特征学习，使电流与振动信号特征映射之间的相关性最大，实现振动和电流特征的增强性提取。本发明能够以无监督的方式学习振动与电流信号中的关联属性并获得共有故
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113255458 A
(43)申请公布日 2021.08.13
(21)申请号 202110473166.5
(22)申请日 2021.04.29
(71)申请人 燕山大学
地址 06
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