基于关联维数和线段聚类的滚动轴承故障诊断

论文摘要

提出一种基于关联维数的滚动轴承故障特征提取方法。线性标度区域的识别是影响关联维数准确度的重要因素,针对关联维数线性标度区对应的二阶导数在零上下波动这一特征,将二阶导数数据点转化为线段,再利用线段的聚类方法进行两次聚类分析,并应用统计学准则排除粗大误差,最后对数据拟合得到特征值。对经典的Lorenz混沌系统进行仿真分析,具有良好的效果,并对滚动轴承4种状态信号进行特征分析,实验表明该方法能更加准确地识别出轴承故障信号。

论文目录

• 1 引言
• 2 基本原理
•   2.1 关联维数G-P算法
•   2.2 线段聚类算法
• 3 基于线段聚类的关联维数特征提取
• 4 仿真实验分析
• 5 轴承信号实验
• 6 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孟宗,邢婷婷,张圆圆,周明军,殷娜

关键词: 计量学,滚动轴承,故障诊断,关联维数,线段聚类

来源: 计量学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室

基金: 国家自然科学基金(51575472),河北省高等学校科学研究计划(ZD2015049),河北省留学人员科技活动(C2015005020)

分类号: TH133.33

页码: 100-105

总页数: 6

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