【摘 要】
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针对岸边桥式起重机(岸桥)减速箱特征提取以及故障诊断问题,提出了一种集合经验模态分解(EEMD)与主成分分析(PCA)-模糊C均值(FCM)聚类的减速箱故障诊断组合方法。首先,通过EE
【机 构】
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衢州学院电气与信息工程学院,国网浙江省电力有限公司衢州供电公司
【基金项目】
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浙江省公益项目(LGG20F020009),浙江省衢州市科学技术局项目(2019K16,2018K28)
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针对岸边桥式起重机(岸桥)减速箱特征提取以及故障诊断问题,提出了一种集合经验模态分解(EEMD)与主成分分析(PCA)-模糊C均值(FCM)聚类的减速箱故障诊断组合方法。首先,通过EEMD分解将减速箱非线性、非平稳振动信号分解为若干个固有模态函数(IMF),提取每个IMF分量的多维故障特征;然后,使用主成分分析法对故障特征进行降维,并分析了减速箱振动信号的特征值与故障模式之间的关系,通过模糊C均值聚类算法对减速箱的状态进行识别。实验结果表明,EEMD-PCA-FCM方法对减速箱的3种状态有很高的识别准确率
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