| 基于谱估计与核模糊聚类的往复压缩机轴承故障评估方法 |
| |
| 引用本文： | 刘岩,王金东,赵海洋,王斌武,韩兴国.基于谱估计与核模糊聚类的往复压缩机轴承故障评估方法[J].机床与液压,2022,50(12):174-180. |
| |
| 作者姓名： | 刘岩 王金东 赵海洋 王斌武 韩兴国 |
| |
| 作者单位： | 桂林航天工业学院能源与建筑环境学院;东北石油大学机械科学与工程学院 |
| |
| 基金项目： | 中国博士后科学基金项目（2015M423）：广西自然科学基金项目（2018GXNSFAA281306） |
| |
| 摘 要： | 针对往复机轴承性能衰退评估中模型适应性和指标量化困难等问题,提出一种基于奇异谱分布与核模糊C均值聚类算法(KFCM)的性能衰退评估方法。利用变分模态分解(VMD)算法提取并优选主模态多重分形奇异谱(MSS)构成谱形态参量,经奇异值分解降噪处理,建立KFCM与二叉树支持向量机相结合的评估模型,并给出完整的轴承性能衰退评估流程;进行压缩机轴承磨损故障模拟及算法对比分析。结果表明:该方法能有效评定滑动轴承磨损故障性能衰退程度。
|
| 关 键 词： | 往复压缩机 故障评估 变分模态分解(VMD) 核模糊C均值聚类(KFCM) 谱估计 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《机床与液压》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《机床与液压》下载全文 |
|
