【摘 要】
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为了提高轴承故障诊断准确率,提出了参数优化多尺度排列熵的特征参数提取方法和加权GK模糊聚类的识别方法。在特征提取方面,以多尺度排列熵序列偏度最小为优化目标,使用多作
【基金项目】
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淄博市校城融合项目(2018ZBXC269)
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为了提高轴承故障诊断准确率,提出了参数优化多尺度排列熵的特征参数提取方法和加权GK模糊聚类的识别方法。在特征提取方面,以多尺度排列熵序列偏度最小为优化目标,使用多作用力微粒群算法优化多尺度排列熵参数,实现了排列熵特征参数在轴承不同故障状态下的完全分离;在故障识别方面,提出了加权GK模糊聚类的识别方法,使用ReliefF算法计算特征参数权重,为高敏感度特征参数赋予更大的权值,从而提高GK模糊聚类的聚集度。经轴承故障实验验证,文章提出的排列熵特征参数提取和GK模糊聚类识别方法在此次实验中能够精准识别轴承故障类
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