摘要
旋转机械作为现代工业的基石，其运行状态直接关系到生产安全和效率。
对其故障状态进行准确识别，是保障设备安全运行的关键。
拉普拉斯特征映射(LaplacianEigenmaps,LE)作为一种流形学习算法，能够有效地对高维数据进行降维，并保留其内在的几何结构，近年来在故障诊断领域得到广泛关注。
本文将对基于拉普拉斯特征映射的旋转机械故障状态识别方法进行综述。
首先，介绍拉普拉斯特征映射的基本原理，包括流形学习的概念、拉普拉斯矩阵的构建、特征值分解与特征映射等关键步骤。
接着，回顾了旋转机械故障状态识别的研究现状，重点分析了基于LE的故障特征降维、故障状态识别模型构建以及模型训练与优化等方面的研究进展。
然后，对现有研究方法进行对比分析，并总结了LE算法在旋转机械故障诊断中的优势和局限性。
最后，展望了未来研究方向，包括改进LE算法的鲁棒性和精度，探索与其他智能算法的融合应用等。
关键词：旋转机械；故障状态识别；拉普拉斯特征映射；流形学习；降维
旋转机械是指由电机驱动的，用于实现旋转运动的机械设备，包括电机、泵、压缩机、齿轮箱等。
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