【摘 要】
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由于滚动轴承振动信号的非线性特点,及其在工作状态下从正常到出现故障属于一个渐变的过程,且这个过程含有模糊性,故提出一种基于模糊聚类的故障诊断方法。该方法主要是将滚
【机 构】
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广东工业大学华立学院,广州华立科技职业学院
【基金项目】
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广东省高等职业技术教育研究会一般课题(GDGZ15Y093)
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由于滚动轴承振动信号的非线性特点,及其在工作状态下从正常到出现故障属于一个渐变的过程,且这个过程含有模糊性,故提出一种基于模糊聚类的故障诊断方法。该方法主要是将滚动轴承在工作状态下(即正常状态、内圈故障和外圈故障等不同模式)的振动信号特征值组成一个特征矩阵X,其中,该特征值主要包括最大值、均值、方差、标准差、峭度因子、均方根、脉冲因子等;随后,将该特征矩阵X利用模糊聚类分析算法构成模糊相似矩阵R,以及具有传递性的模糊等价矩阵R*;最后,通过模糊等价矩阵R*聚类转化得到最终分类的结果,实现故障诊断。研究结果
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