基于自适应局部迭代滤波和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断方法

张超; 何闯进; 何玉灵

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基于自适应局部迭代滤波和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断方法

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为准确提取滚动轴承振动信号的故障特征,并对不同状态信号进行划分,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和模糊C均值(KFCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法.首先,将多模态信号自适应分解为多阶单一模态分量;然后,结合相关系数提取出含有最多故障特征信息的最优分量,计算其近似熵值并构建特征向量矩阵;最后,将得到的特征向量输入KFCM得到聚类结果.试验结果表明,与基于EMD,EEMD和KFCM聚类,以及ALIF和FCM聚类的方法相比,ALIF和KFCM方法的分类系数更接近1,平均模糊熵更接近0,聚类效果更好,对滚动轴承各类故障信号具有很高的识别度和良好的分类效果.

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来源
《轴承》 |2021年第5期|50-5562|共7页
作者
张超; 何闯进; 何玉灵;
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作者单位

华北电力大学机械工程系河北保定 071003;

华北电力大学机械工程系河北保定 071003;

华北电力大学机械工程系河北保定 071003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;自动推理、机器学习;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 自适应局部迭代滤波; 模糊C均值聚类; 近似熵;

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