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基于混合蜻蜓优化多核模糊聚类和特征子集选取的在线齿轮故障识别
引用本文:梁颖,马泳涛.基于混合蜻蜓优化多核模糊聚类和特征子集选取的在线齿轮故障识别[J].机械设计与制造,2022,371(1):9-14,19.
作者姓名:梁颖  马泳涛
作者单位:中原工学院机电学院,河南郑州 450007;郑州大学机械与动力工程学院,河南郑州 450001
基金项目:国家自然科学基金青年基金(51705546)。
摘    要:对模糊C-均值聚类算法改进及在齿轮故障高效、可靠识别中的应用进行研究,提出了一种新的计及模糊聚类和特征选取的在线齿轮故障识别方法—基于混合蜻蜓优化多核模糊聚类和特征子集选取的在线齿轮故障识别算法.设计多核函数和贪婪聚类中心初始化策略,以克服模糊聚类算法对初始值敏感、高维复杂数据聚类鲁棒性差的缺陷;提出特征子集选取机制,...

关 键 词:齿轮故障识别  模糊C-均值聚类算法  特征提取  蜻蜓算法

On Line Gear Fault Recognition Based on Multi-Core Fuzzy Clustering and Feature Subset Selection with Hybrid Dragonfly Algorithm
LIANG Ying,MA Yong-tao.On Line Gear Fault Recognition Based on Multi-Core Fuzzy Clustering and Feature Subset Selection with Hybrid Dragonfly Algorithm[J].Machinery Design & Manufacture,2022,371(1):9-14,19.
Authors:LIANG Ying  MA Yong-tao
Affiliation:(School of Mechanical and Electrical Engineering,Zhongyuan Institute of Technology,He'nan Zhengzhou 450007,China;School of Mechanical and Power Engineering,Zhengzhou University,He'nan Zhengzhou 450001,China)
Abstract:
Keywords:Gear Fault Recognition  Fuzzy C-Means Clustering Algorithm  Feature Extraction  Dragonfly Algorithm
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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