采用具有多组分、非平稳、非线性等特性的机械振动/振声信号构建数据驱动软测量模型,是目前工业界测量高能耗旋转机械设备内部难以检测过程参数的常用手段.针对机械信号产生机理的复杂性导致模型解释性弱,以及工业过程连续不间断运行和机械设备旋转封闭的特殊性导致获取完备训练样本的经济性差和周期性长等问题,本文提出一种基于虚拟样本生成(Virtual　sample　generation,VSG)技术的多组分机械信号建模方法.首先,将机械信号自适应分解为具有不同时间尺度的平稳子信号并变换为多尺度谱数据;接着,采用适合于小样本高维数据建模的改进选择性集成核偏最小二乘(Selective　ensemble　kern...