针对旋转机械故障诊断算法大多面向有标签的数据，且参数多需要人为设置的问题，提出了一种面向无标签数据、参数自适应化的二次异常识别加聚类的无监督诊断算法。该方法通过改进经验小波变换和拉普拉斯分值算法对信号进行特征提取和选择，并采用二次异常识别结合改进模糊C均值聚类的无监督方法进行故障识别。通过电主轴转子系统故障数据验证，所提方法诊断精度可达93%，与传统无监督诊断方法对比，具有良好的准确性和鲁棒性。
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