摘要：针对传统矿井提升机摇臂轴承故障诊断技术通常只利用振动数据集的某种特定几何结构，无法获得最优的相似图结构，提出一种基于自适应图嵌入的轴承故障智能诊断方法。首先利用拉普拉斯特征映射和稀疏自表示挖掘轴承数据的局部和全局几何结构；然后将两种结构信息进行系数融合，并引入具有行稀疏性的ι2,1 -正则化约束，选择能准确表征轴承运行状态的本质特征；最后将选择出的本质特征输入至支持向量机中进行训练和测试，构建轴承故障智能诊断模型。为验证方法有效性，采用凯斯西储大学轴承数据和研发部提供的QPZZ-Ⅱ传动系统平台模拟矿井提升机摇臂传动系统工况得到轴承监测数据。仿真实验结果表明所提出的智能诊断模型可以获得最优的故障诊断精度，平均精度可达97.5%。

      关键词：摇臂轴承；故障诊断；特征选择；拉普拉斯特征映射；稀疏自表示；支持向量机

      中图分类号：TD421.6     文献标识码：A