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摘要
早期故障是机械臂传动系统永久故障发生前出现的微弱的、难以检测的故障，及时对早期故障进行故障检测可以有效地防止永久故障的发生。针对机械臂传动系统内旋转部件复杂、故障信号易被噪声掩盖等问题，提出一种基于KL散度和慢特征分析（SFA）的早期故障检测方法。首先，将慢速特征分为主导子空间和残差子空间，可以有效地从噪声中提取反映系统状态变化的主要趋势；然后，通过分析不同状态之间的评价函数，从数据中提取出轻微的早期故障信息，利用判决规则进行故障检测；最后，为验证该方法的有效性进行了大量的仿真实验，仿真结果表明，与传统方法相比，所提算法具有更精准的故障检测能力，同时所提方法可以有效地降低检测方法的计算复杂度。
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