【摘 要】
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针对风机振动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于时域信号分析和改进的k-均值聚类算法的故障识别方法。对离心式风机运行中产生的几种非稳态振动故障信号,提取其时域信
【机 构】
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东北电力大学能源与机械工程学院,华北电力大学能源与动力学院
【基金项目】
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吉林省教育厅资助项目（编号：2007047）
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针对风机振动信号的非平稳和非线性特征,提出了一种基于时域信号分析和改进的k-均值聚类算法的故障识别方法。对离心式风机运行中产生的几种非稳态振动故障信号,提取其时域信号的峰峰值、Hurst指数和近似熵参数作为特征向量,采用改进的k-均值聚类算法作为故障分类器,设置转子不平衡、联轴器不对中、风机基座松动、转轴径向摩擦和轴承内圈损坏5种故障。对离心式风机试验的结果表明,3种时域特征能较好地反映各故障之间的差异,改进的k-均值聚类算法与原始的k-均值算法相比分类性能更好,稳定性更强,平均识别率达到88.67%。
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