本文關(guān)鍵詞：基于多尺度樣本熵與PCA-FCM的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：針對滾動軸承故障診斷中多尺度樣本熵特征向量維數(shù)高及其維度難以確定問題,提出了一種基于多尺度樣本熵的主成分分析的模糊聚類故障識別模型。該模型首先使用多尺度樣本熵方法提取滾動軸承正常、內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動體故障的振動信號特征。其次對多尺度樣本熵特征向量使用主成分分析方法進(jìn)行降維。然后通過累積貢獻(xiàn)率來確定其特征向量的維度,并利用選定的特征向量屬性作為模糊C均值聚類模型的輸入并進(jìn)行故障識別。最后通過分類系數(shù)和分類熵這兩個聚類評價指標(biāo)進(jìn)行聚類效果的檢驗。實驗結(jié)果表明該模型能較好的區(qū)分滾動軸承的正常與內(nèi)圈故障、外圈故障、滾動體故障這4種信號。
【作者單位】： 武漢大學(xué)自動化系;
【關(guān)鍵詞】： 多尺度樣本熵 主成分分析 模糊C均值 滾動軸承 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61201168)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 引用格式:許凡,方彥軍,張榮.基于多尺度樣本熵與PCA-FCM的滾動軸承故障診斷[J].青島科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2017,38(2):100-106.XU Fan,FANG Yanjun,ZHANG Rong.Rolling bearing fault diagnosis method based onmultiscale sample entropy and PCA-FCM[J].Journal of Qing

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本文編號：667660