计量学报
計量學報
계량학보
Acta Metrologica Sinica
2015年
5期
501-505
,共5页
金梅%李盼%张立国%金菊%张淑清
金梅%李盼%張立國%金菊%張淑清
금매%리반%장입국%금국%장숙청
计量学%故障诊断%集合经验模态分解%模糊熵%GK聚类
計量學%故障診斷%集閤經驗模態分解%模糊熵%GK聚類
계량학%고장진단%집합경험모태분해%모호적%GK취류
metrology%fault diagnosis%ensemble empirical mode decomposition%fuzzy entropy%GK clustering
提出了一种基于集合经验模态分解模糊熵和GK聚类相结合的方法,应用于滚动轴承的故障诊断中.首先,利用EEMD方法将故障信号分解成多个本征模态分量来消除模态混叠影响;其次,通过相关性对IMF分量进行筛选,并求取其模糊熵作为特征向量进行GK聚类分析进行模式识别.在实验分析中,通过模糊熵、样本熵、近似熵3种特征参数的对比,和GK聚类与FCM聚类的对比,证明了该方法的有效性和优越性.
提齣瞭一種基于集閤經驗模態分解模糊熵和GK聚類相結閤的方法,應用于滾動軸承的故障診斷中.首先,利用EEMD方法將故障信號分解成多箇本徵模態分量來消除模態混疊影響;其次,通過相關性對IMF分量進行篩選,併求取其模糊熵作為特徵嚮量進行GK聚類分析進行模式識彆.在實驗分析中,通過模糊熵、樣本熵、近似熵3種特徵參數的對比,和GK聚類與FCM聚類的對比,證明瞭該方法的有效性和優越性.
제출료일충기우집합경험모태분해모호적화GK취류상결합적방법,응용우곤동축승적고장진단중.수선,이용EEMD방법장고장신호분해성다개본정모태분량래소제모태혼첩영향;기차,통과상관성대IMF분량진행사선,병구취기모호적작위특정향량진행GK취류분석진행모식식별.재실험분석중,통과모호적、양본적、근사적3충특정삼수적대비,화GK취류여FCM취류적대비,증명료해방법적유효성화우월성.
