基于EEMD的樣本熵的滾動(dòng)軸承AP聚類故障診斷
本文選題：總體均值經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/strong> + 樣本熵 ； 參考：《儀表技術(shù)與傳感器》2017年06期
【摘要】：針對(duì)滾動(dòng)軸承聚類故障診斷需要事先確定聚類數(shù)目問題,提出了一種基于總體均值經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EEMD)樣本熵(SE)的相似近鄰傳播(AP)聚類故障診斷模型,該模型首先用EEMD方法將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)分解為一系列的內(nèi)稟模式函數(shù)(IMFs),其次使用相關(guān)系數(shù)法確定IMF個(gè)數(shù),然后使用SE計(jì)算其熵值,最后選擇第1~3個(gè)IMF-SE值作為AP聚類算法的輸入。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在沒有預(yù)先劃分聚類數(shù)目的情況下,AP聚類方法對(duì)滾動(dòng)軸承的故障診斷效果較好。
[Abstract]:Aiming at the problem that the number of rolling bearing clustering fault diagnosis needs to be determined in advance, a similar nearest neighbor Propagation (APN) clustering fault diagnosis model based on the sample entropy of EEMD-based empirical model decomposition (EEMD) of population mean is proposed. In this model, the vibration signal of rolling bearing is decomposed into a series of intrinsic mode functions by EEMD method, then the number of IMF is determined by correlation coefficient method, and the entropy value is calculated by SE. Finally, the 1 ~ 3 IMF-SE value is selected as the input of AP clustering algorithm. The experimental results show that the AP clustering method is effective in fault diagnosis of rolling bearings without predividing the number of clusters.
【作者單位】： 武漢大學(xué)自動(dòng)化系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61201168)
【分類號(hào)】：TH133.33
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，本文編號(hào)：1898650
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