摘要
滚动轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态直接影响着整个设备的性能和安全。
因此，准确识别滚动轴承的故障状态，对预防设备故障、减少经济损失具有重要意义。
本文针对滚动轴承故障状态识别问题，提出一种基于边界Fisher分析的方法。
该方法首先对滚动轴承振动信号进行预处理和特征提取，然后利用边界Fisher分析方法对提取的特征进行降维，最后输入到分类器中进行故障状态识别。
通过实验验证，该方法能够有效识别滚动轴承的不同故障状态，并具有较高的识别精度和鲁棒性。
关键词：滚动轴承；故障诊断；边界Fisher分析；特征提取；故障状态识别
滚动轴承是现代工业中应用最为广泛的机械基础元件之一，被誉为“机械关节”。
其主要功能是支撑旋转轴系，降低运动过程中的摩擦阻力，保证旋转精度。
滚动轴承的工作环境通常较为恶劣，承受着周期性变化的载荷和振动冲击，容易出现疲劳磨损、点蚀、剥落等故障。
一旦滚动轴承发生故障，轻则导致机械设备振动加剧、产生异常噪声、运行效率降低，重则引发重大安全事故，造成严重的经济损失和人员伤亡。
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