基于主流形识别的非线性时间序列降噪方法及其在故障诊断中的应用

提出了一种新的基于主流形识别的非线性时间序列降噪方法。新的降噪方法将一维时间序列重构到高维相空间,利用非线性降维方法找出动力学系统在相空间中具有全域正交坐标系的低维主流形,然后根据主流形反求一维时间序列,进而达到降噪的目的。对洛伦兹信号进行的数值试验证明,与奇异谱分解等现有非线性分析方法相比,基于主流形识别的降噪方法能更加有效地消除混沌时间序列中的高斯白噪声。将该方法应用于带有断齿故障的齿轮箱振动信号的故障分析中,成功地提取出了淹没在带噪信号中的冲击特征。