【摘 要】
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为了更好的识别出复杂条件下滚动轴承的运行状态,提出了一种基于小波包能量谱和模糊聚类分析相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法首先采集不同工况下的振动信号,然后对数据
【机 构】
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沈阳工业大学,机械工程学院,沈阳,110870
【出 处】
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2012年全国振动工程及应用学术会议
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为了更好的识别出复杂条件下滚动轴承的运行状态,提出了一种基于小波包能量谱和模糊聚类分析相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法首先采集不同工况下的振动信号,然后对数据运用小波包变换把振动信号分解到各个独立的频带中,提取各频带小波包能量谱为特征向量,最后应用模糊聚类分析的故障诊断方法来识别滚动轴承的运行状态.实验结果表明该方法可以较快速、准确地诊断出滚动轴承的故障.
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