發(fā)布時間：2017-10-13 23:48

  本文關(guān)鍵詞：局部切空間排列和改進模糊C-均值聚類的滾動軸承故障診斷模型

  更多相關(guān)文章： 滾動軸承 故障診斷 局部切空間排列 改進模糊C-均值聚類

【摘要】：針對滾動軸承故障振動信號具有非平穩(wěn)特征以及故障特征難以準確提取,提出一種局部切空間排列(LTSA)和改進模糊C-均值聚類的滾動軸承故障診斷模型。首先,基于滾動軸承振動信號分別在時域與頻域提取特征參數(shù)構(gòu)建高維特征矩陣,利用局部切空間排列非線性流形學習算法提取高維矩陣的低維故障特征向量;然后,利用改進模糊C-均值聚類算法構(gòu)造多類故障分類器,實現(xiàn)滾動軸承不同故障類型的識別。經(jīng)實驗驗證,該模型能夠有效提取滾動軸承故障特征,并能夠獲得較高的故障診斷準確率。
【作者單位】： 北京信息科技大學現(xiàn)代測控技術(shù)教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 故障診斷 局部切空間排列 改進模糊C-均值聚類
【基金】：國家自然科學基金項目(51275052) 北京市自然科學基金重點項目(3131002) 北京市教委科研計劃重點項目(KZ201311232036)
【分類號】：TP311.13;TH133.33
【正文快照】： 1引言滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械不可或缺的組件之一,處于不同的故障狀態(tài)下的軸承,往往因剛度、摩擦力等因素呈現(xiàn)強烈的非平穩(wěn)性以及非線性特征[1],而以主成分分析(Principal Component Anal-ysis,PCA)[2]、多維尺度變換法(Multidimensional Scaling,MDS)[3]為代表的線性分析方法對具

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 楊慶;陳桂明;童興民;何慶飛;;增量式局部切空間排列算法在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用[J];機械工程學報;2012年05期

2 楊慶;陳桂明;何慶飛;劉鯖潔;;局部切空間排列算法用于軸承早期故障診斷[J];振動.測試與診斷;2012年05期

3 ;[J];;年期

，

本文編號：1027783