本文關(guān)鍵詞：模糊減法聚類在機(jī)組設(shè)備故障診斷的應(yīng)用

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【摘要】：大型復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)的機(jī)組設(shè)備的故障診斷時(shí)通過提取故障信號(hào)特征,對(duì)特征數(shù)據(jù)采用聚類處理,實(shí)現(xiàn)故障識(shí)別。數(shù)據(jù)聚類是故障診斷的基礎(chǔ),傳統(tǒng)方法中,采用模糊C均值聚類進(jìn)行復(fù)雜機(jī)組設(shè)備故障分類識(shí)別和診斷,模糊C均值聚類對(duì)初始值和噪聲極為敏感,導(dǎo)致故障識(shí)別率不高。提出一種基于模糊減法聚類算法的復(fù)雜機(jī)組設(shè)備故障診斷方法。首先分析了復(fù)雜機(jī)組設(shè)備故障診斷原理,提取復(fù)雜機(jī)組設(shè)備的振動(dòng)信息作為原始數(shù)據(jù),以此數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行信號(hào)模型構(gòu)建,結(jié)合現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù),采用功率譜估計(jì)實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的故障特征提取,以功率譜為故障特征,采用模糊減法聚類算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分類識(shí)別,實(shí)現(xiàn)故障診斷。仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了性能驗(yàn)證,仿真結(jié)果表明,采用該算法能有效提高復(fù)雜機(jī)組設(shè)備的故障識(shí)別率,具有較好的故障診斷性能。
【作者單位】： 西安外事學(xué)院工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 模糊減法聚類 復(fù)雜機(jī)組 故障診斷
【基金】：陜西省科技廳項(xiàng)目(2014jm8323) 西安外事學(xué)院教學(xué)改革項(xiàng)目(2015B08)
【分類號(hào)】：TH17;TP311.13
【正文快照】： 復(fù)雜機(jī)組設(shè)備的故障診斷時(shí)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和管理的重要內(nèi)容。而今,機(jī)械故障診斷已有近四十年的發(fā)展歷史,機(jī)械設(shè)備故障診斷時(shí)應(yīng)用數(shù)據(jù)檢測(cè)手段,獲取機(jī)組設(shè)備的振動(dòng)、電流、電壓、功率等工況數(shù)據(jù),并采用有效的特征提取算法實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)組設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)的判斷和監(jiān)測(cè)。隨著信號(hào)處理

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