【摘 要】
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针对单一聚类诊断方法难以准确、全面识别不同故障状态的问题,提出了一种聚类优化融合故障诊断方法。分别利用社团聚类、K-均值聚类及粒子群聚类三种方法对故障进行识别,得出
【机 构】
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湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室,苏州东陵振动试验仪器有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51575177）,湖南省教育厅优秀青年项目（148057）,湖南省教育厅资助重点项目（13A023）
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针对单一聚类诊断方法难以准确、全面识别不同故障状态的问题,提出了一种聚类优化融合故障诊断方法。分别利用社团聚类、K-均值聚类及粒子群聚类三种方法对故障进行识别,得出三种聚类方法对应的故障识别准确率,在此基础上构建初始权值矩阵,并通过遗传算法对初始判断矩阵与三种聚类方法进行优化,得到最优权值矩阵与优化的聚类模型,用于融合诊断。轴承故障诊断实例结果表明,该聚类融合诊断方法能够有效提高故障识别准确率。
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