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| 基于拉普拉斯分值和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断 | |
| 引用本文： | 欧璐,于德介.基于拉普拉斯分值和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断[J].中国机械工程,2014(10). |
| 作者姓名： | 欧璐 于德介 |
| 作者单位： | 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51275161) |
| 摘 要： | 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征和故障征兆的模糊性,提出了基于拉普拉斯分值和模糊C均值(FCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在时域和频域对滚动轴承振动信号进行特征提取,组成初始特征向量;然后利用拉普拉斯分值进行特征选择,形成故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别。应用实例和对比实验表明,该方法能有效提取滚动轴承振动信号特征,诊断滚动轴承故障。 |
| 关 键 词： | 滚动轴承 拉普拉斯分值 模糊C均值聚类 故障诊断 |
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