基于EMD和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断

被引：13

作者：

周川

伍星

刘畅

贺玮

机构：

[1] 昆明理工大学机电工程学院

来源：

昆明理工大学学报(理工版) | 2009年 / 34卷 / 06期

关键词：

滚动轴承; 经验模态分解; 模糊C均值聚类; 奇异值分解; 故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH133.33 [滚动轴承];

学科分类号：

摘要：

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解的特征提取与模糊C均值(FCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对滚动轴承振动信号进行EMD分解,组成初始特征向量矩阵;并对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值作为故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别.实验结果分析表明,该方法能有效地进行滚动轴承故障诊断.

引用

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页数：6

共 5 条

[1] 基于模糊聚类的油田往复压缩机气阀故障诊断研究 [J].