基于ALIFD模糊熵和GK聚类的滚动轴承故障诊断

葛红平; 刘晓波

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基于ALIFD模糊熵和GK聚类的滚动轴承故障诊断

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摘要

针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳性及非线性的特点,提出一种基于自适应局部迭代滤波分解(ALIFD)模糊熵和GK聚类的滚动轴承故障诊断方法.首先对滚动轴承故障振动信号进行ALIFD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)分量,然后通过相关性分析筛选出前3个包含主要特征信息的IMF分量,并将筛选的IMF分量的模糊熵作为特征向量,最后利用GK聚类对所得的特征向量进行识别分类.将该方法应用于滚动轴承实验数据分析,并使用分类系数和平均模糊熵对分类性能进行评价,结果表明,与基于经验模态分解模糊熵和GK聚类的故障诊断方法进行对比,该方法具有更好的分类性能.

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来源
《失效分析与预防》 |2019年第2期|71-78|共8页
作者
葛红平; 刘晓波;
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作者单位

南昌航空大学航空制造工程学院;

南昌 330063;

南昌航空大学航空制造工程学院;

南昌 330063;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械运行与维修;
关键词
滚动轴承; 自适应局部迭代滤波分解; 模糊熵; GK聚类; 故障诊断;

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