【摘 要】
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为了快速准确地实现航空发动机转子故障的分类与识别,提出了双阶自适应小波聚类方法。双阶自适应小波聚类过程是:首先采用粗网格量化数据空间,找出存在聚类的空间区域,实现数
【机 构】
:
南京航空航天大学机电学院,南昌航空大学航空制造工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51365040);航空科学基金资助项目(2013ZD56009);江西省自然科学基金资助项目(20151BAB206060)
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为了快速准确地实现航空发动机转子故障的分类与识别,提出了双阶自适应小波聚类方法。双阶自适应小波聚类过程是:首先采用粗网格量化数据空间,找出存在聚类的空间区域,实现数据的预分选聚类;然后统计子聚类的信息,计算其二次聚类的量化值;最后对子聚类的数据空间进行自适应细划分,实现子聚类数据空间的小波聚类。应用双阶自适应小波聚类方法对航空发动机转子的正常、不对中、碰摩、松动故障进行分类与识别,结果显示9种类型被正确分类。因此表明,对于密度分布不均勻的多类型混合数据,双阶自适应小波聚类方法能够根据数据分布特点自适应的量
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