基于增强聚类自编码器的旋转机械无监督故障诊断与新故障识别方法

一种基于增强聚类自编码器的旋转机械无监督故障诊断与新故障识别方法，适用于设备故障识别领域。首先，利用傅里叶变换和归一化方法对数据进行预处理，再通过自编码器提取高维数据特征并映射到低维空间，从而初步区分不同健康状态。接着，采用特征空间转换机制对低维数据进行聚类优化，使同类故障更紧密、不同类别区分更明显。最后，结合聚类与异常检测技术，利用单类支持向量机自动构建已知故障的决策边界，完成无监督故障诊断和新故障的识别。实验结果表明，该方法在故障诊断和新故障识别任务中均表现出色。