【摘 要】
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联合收获机中零部件繁多及滚珠滑失等因素,导致监测信号中轴承组件的特征频率并非总能找到,进而影响了故障诊断的正确率。为了解决该问题,提出了一种基于不完全信息的轴承故
【机 构】
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河南工程学院计算机学院,信息工程大学理学院
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联合收获机中零部件繁多及滚珠滑失等因素,导致监测信号中轴承组件的特征频率并非总能找到,进而影响了故障诊断的正确率。为了解决该问题,提出了一种基于不完全信息的轴承故障聚类识别方法。该方法将特征频率显著的样本作为先验信息,利用这些信息进行相关成分分析,从而给相关程度高的特征赋予大的权重,然后利用改进的半监督聚类算法对所有样本进行聚类识别。其中,提出了近邻扩展方法对先验信息进行扩充,增加了目标函数惩罚环节对聚类过程予以指导。将所提方法应用于联合收获机的轴承滚珠和外圈故障识别,与其它几种聚类方法相比,故障识别率提高了2.78%~7.22%。
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