航空发动机轴承故障诊断分析

本工具是一款专业的 航空发动机轴承故障诊断研究助手，专注于半监督密度递减链聚类算法的应用分析。通过智能解析振动信号特征与数据分布，辅助研究人员识别 轴承早期故障，为航空发动机健康管理提供科学的 数据支持与诊断依据。

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半监督密度递减链聚类 (DDCC) 方法概述

通过计算样本点的局部密度，构建密度递减链，自动发现数据流形结构，有效处理航空发动机振动数据中的非线性与噪声干扰。

结合少量标签信息（半监督），显著提高早期微弱故障特征的聚类准确率，降低误诊率。

主要适用于旋转机械（如航空发动机、齿轮箱）的振动加速度信号、声发射信号等时序数据。

提供详细的信号预处理步骤（如去噪、特征提取）以及已知的故障标签信息，有助于AI进行更精准的推理。