發(fā)布時間：2018-05-16 22:18

  本文選題：總體均值經(jīng)驗模式分解 + 樣本熵��； 參考：《儀表技術與傳感器》2017年06期

【摘要】：針對滾動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)驗模式分解(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方法將滾動軸承振動信號分解為一系列的內稟模式函數(shù)(IMFs),其次使用相關系數(shù)法確定IMF個數(shù),然后使用SE計算其熵值,最后選擇第1~3個IMF-SE值作為AP聚類算法的輸入。實驗結果表明:在沒有預先劃分聚類數(shù)目的情況下,AP聚類方法對滾動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】： 武漢大學自動化系;
【基金】：國家自然科學基金項目(61201168)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1898650