| 基于Weibull和GG模糊聚类的岸桥减速箱健康状态识别方法 |
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| 引用本文： | 侯美慧,胡雄,王冰,张博一. 基于Weibull和GG模糊聚类的岸桥减速箱健康状态识别方法[J]. 机械强度, 2019, 0(5): 1023-1028 |
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| 作者姓名： | 侯美慧 胡雄 王冰 张博一 |
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| 作者单位： | 上海海事大学物流工程学院 |
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| 摘 要： | 针对岸桥减速箱健康状态的识别问题,研究并提出一种威布尔分布与GG(Gath-Geva)模糊聚类相结合的健康状态识别方法。首先应用包络法对因岸桥工况的复杂性引起的噪声进行数据去噪,然后通过对低速轴振动信号进行威布尔分布拟合得到形状参数和尺度参数,定量反映了采集样本的变化特征。为了进一步对减速箱振动信号进行状态识别,采用GG模糊聚类方法对减速箱健康状态的不同阶段进行划分,实现对不同健康状态的识别。采用来自NetCMAS系统采集的试验数据进行实例分析,并与GK、FCM算法进行对比,结果表明该方法的有效性,聚类效果更好。
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| 关 键 词： | 岸桥减速箱 威布尔分布 GG模糊聚类 状态识别 |
HEALTHY CONDITION RECOGNITION FOR QUAYSIDE CONTAINER CRANE REDUCER BASED ON WEIBULL AND GG FUZZY CLUSTERING |
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