【摘 要】
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针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)、形态谱特征提取和核模糊C均值聚类(KFCMC)集成的故障诊断新方法。首先,对实测的滚动轴承振动信号进行EE
【机 构】
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燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室,燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2014CB046405);国家自然科学基金资助项目(51475405,51075349);河北省自然科学基金资助项目(E2013203161)
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针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)、形态谱特征提取和核模糊C均值聚类(KFCMC)集成的故障诊断新方法。首先,对实测的滚动轴承振动信号进行EEMD分解,得到若干个代表不同振动模态的内禀模态函数(IMF);其次,基于峭度、能量和均方差三个评价指标,从分解得到的若干个IMF分量中选出含有故障特征信息最丰富的3个IMF分量作为诊断用的数据源;然后在选定尺度范围内提取每个IMF分量的形态谱平均值,将三个形态谱平均值构成一个三维特征向量,作为一个样本,形成样本集;最后,利用KFCMC完成对滚动轴承不同故障的分类识别。此外,为了对比说明该方法的识别效果,还将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行分解,用模糊C均值聚类(FCMC)进行分类识别,结果表明所提方法的识别效果要优于EMD形态谱和FCMC相结合的方法。通过对实测的滚动轴承振动信号的实验验证,表明该方法可以实现对滚动轴承故障的有效诊断。
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