本文選題：航空發(fā)動機 + 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)��； 參考：《機床與液壓》2016年11期

【摘要】：為了能夠更加準確地判斷出故障類型、提高聚類精度,對故障診斷準確度即聚類精度進行分析之后,提出了網(wǎng)格細化的小波聚類算法,即將網(wǎng)格拆分技術(shù)運用到小波聚類算法,對算法運行過程中的特征空間網(wǎng)格單元進行"網(wǎng)格細化"以此來對邊界點進行提取,并對改進前后算法的聚類精度進行驗證。結(jié)果表明:改進后的小波聚類算法能夠得到比原始小波聚類算法更加精確的聚類結(jié)果。
[Abstract]:In order to judge the fault type more accurately and improve the clustering accuracy, after analyzing the accuracy of fault diagnosis, the wavelet clustering algorithm of mesh thinning is put forward, that is, the grid splitting technology is applied to wavelet clustering algorithm. In order to extract the boundary points, the mesh thinning of the feature space mesh cells in the running process of the algorithm is carried out, and the clustering accuracy of the improved algorithm is verified. The results show that the improved wavelet clustering algorithm can obtain more accurate clustering results than the original wavelet clustering algorithm.
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)航空制造工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51365040) 航空科學(xué)基金資助項目(2013ZD56009) 江西省自然科學(xué)基金資助項目(20151BAB206060)
【分類號】：V263.6

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本文編號：2042197