一种对称极坐标图像模糊C均值聚类的电主轴失衡故障诊断方法

论文摘要

为解决电主轴转子不平衡故障的可视化智能识别问题,提出了一种对称极坐标图像和模糊C均值(FCM)聚类相结合的失衡故障诊断新方法。首先对转子时域振动信号进行经验模态分解降噪,按对称极坐标方法将其转化为二维雪花图像,通过灰度共生矩阵,提取雪花图像二维特征参数;然后对已知样本信号的特征参数组建故障特征向量,标准化后作为FCM输入,得到分类矩阵和聚类中心;最后计算待测样本和已知故障样本聚类中心贴进度,实现失衡故障识别和分类。在某电主轴系统平台上完成了1 800 r/min时转子3种不同失衡状态的诊断试验,在对45组小样本识别中该方法的分类准确率达到73%。

论文目录

• 1 振动信号对称极坐标图像转化
• 2 灰度共生矩阵及特征参数选取
• 3 FCM聚类算法及择近原则
•   3.1 FCM聚类算法
•   3.2 择近原则
• 4 电主轴转子失衡故障诊断试验
•   4.1 电主轴转子失衡模拟试验台
•   4.2 失衡故障诊断试验
•     4.2.1 基于一维振动信号的试验分析
•     4.2.2 基于二维振动图像的试验分析
•       （1）振动信号降噪及二维图像化。
•       （2）二维图像特征参数提取。
•       （3）FCM聚类识别。
• 5 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 樊红卫,邵偲洁,张旭辉,马宏伟,曹现刚,景敏卿

关键词: 电主轴,不平衡,对称极坐标,模糊均值聚类,故障诊断

来源: 西安交通大学学报 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 西安科技大学机械工程学院,西安交通大学机械工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目（51605380）,陕西省重点研发计划资助项目（2019GY-093）,陕西省博士后科研基金资助项目（2016BSHYDZZ08）

分类号: TG659;TP391.41

页码: 57-62+86

总页数: 7

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