摘要
滚动轴承作为旋转机械的关键部件，其运行状态直接关系到整个设备的安全和稳定。
因此，准确识别滚动轴承的故障状态对于保障设备安全运行、避免重大经济损失具有重要意义。
局部保持投影（LocalityPreservingProjection,LPP）作为一种优秀的降维方法，能够有效提取数据中的局部结构信息，近年来在滚动轴承故障诊断领域受到广泛关注。
本文首先介绍了滚动轴承故障诊断的研究背景和意义，以及LPP的基本原理；然后，重点综述了近年来基于LPP的滚动轴承故障状态识别方法研究进展，包括不同特征提取方法与LPP的结合、LPP与不同分类器结合的故障识别模型等；最后，总结了现有方法的优缺点，并展望了未来研究方向。
关键词：滚动轴承；故障诊断；局部保持投影；特征提取；故障识别
滚动轴承作为旋转机械中应用最为广泛的零部件之一，其主要功能是支撑旋转轴、降低摩擦阻力，保证机械设备的正常运转。
然而，由于工作环境恶劣、负载变化等因素，滚动轴承在运行过程中易发生故障。
一旦发生故障，轻则导致机械设备振动加剧、工作效率降低，重则造成停机事故，甚至引发安全事故，造成重大经济损失。
因此，对滚动轴承进行状态监测和故障诊断，及时发现潜在故障，对保障机械设备安全稳定运行，提高设备运行效率，降低维护成本具有重要意义。
局部保持投影（LocalityPreservingProjection,LPP）作为一种新兴的线性降维方法，其核心思想是将高维数据投影到低维空间，同时保持数据在原始空间的局部邻域结构。
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