針對(duì)軸承信號(hào)數(shù)據(jù)信息采集過程中軸承數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致軸承故障類型無法識(shí)別問題,提出了一種基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）和k-means聚類算法相結(jié)合的軸承故障分析模型和方法。首先,基于ANFIS算法建立數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型,利用75%的軸承故障數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,對(duì)缺失信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),同時(shí)與采集到的信號(hào)數(shù)據(jù)整合形成完整的數(shù)據(jù)集,然后利用k-means算法進(jìn)行軸承故障診斷,最后將ANFIS-k均值方法與傳統(tǒng)k-means算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的模型和方法分類效果更加準(zhǔn)確。 

【文章來源】：組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2020,(09)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

滾動(dòng)體振動(dòng)加速度模擬值與實(shí)際值的比較

如圖1所示,ANFIS結(jié)構(gòu)圖可分為5層,每層所實(shí)現(xiàn)的功能如下:第1層:第一層是輸入層也稱為模糊化層完成輸入變量的模糊化,輸出對(duì)應(yīng)模糊集的隸屬度,該層的每個(gè)結(jié)點(diǎn)j都是具有結(jié)點(diǎn)函數(shù)的自適應(yīng)結(jié)點(diǎn)。

ANFIS-k均值軸承故障診斷混合模型流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Alpha穩(wěn)定分布的滾動(dòng)軸承故障信號(hào)分析[J]. 郭衛(wèi)宮,周鴻濤,譚學(xué)祥.  農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程. 2019(02)
[2]基于GA-AW-PSO的動(dòng)態(tài)盲源分離軸承故障檢測(cè)研究[J]. 張?zhí)祢U,馬寶澤,強(qiáng)幸子,全盛榮.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(06)
[3]LCD、k-means與ICA相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J]. 孟凡磊,崔偉成,李偉,劉林密.  機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2017(09)
[4]自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）及其仿真[J]. 張小娟.  電子設(shè)計(jì)工程. 2012(05)



本文編號(hào)：3602564