基于改进密度峰值聚类的航空发动机故障诊断

针对快速搜索发现密度峰值聚类(CFSFDP)算法存在的密度中心选择不方便、聚类精度不高的问题,提出基于马氏距离的自动搜索发现密度峰值的聚类算法。该算法将马氏距离引入距离测定中,提高了聚类精度;提出聚类中心判定参数γ,自动获得了聚类中心。采集航空发动机转子模拟振动信号实验数据,分别采用传统CFSFDP算法、改进后的CFSFDP算法、K均值聚类和模糊C均值聚类进行分析,结果表明,所提算法能够很好地改善聚类精度,其聚类精度相比K均值聚类和模糊C均值聚类有很大优势,且在故障特征的分类与识别上均优于其他两种算法。