【摘 要】
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提出了一种基于Hilbert-Huang变换（HHT）和模糊C均值聚类算法相结合的故障识别方法。利用HHT在处理非线性、非平稳信号方面的优势,对采集到的轴向柱塞泵泵壳振动加速度信号进行H
【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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国家自然科学基金项目(51475405);“973”国家重点基础研究发展计划项目(2014CB046405);河北省自然科学基金项目(E2013203161)
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提出了一种基于Hilbert-Huang变换（HHT）和模糊C均值聚类算法相结合的故障识别方法。利用HHT在处理非线性、非平稳信号方面的优势,对采集到的轴向柱塞泵泵壳振动加速度信号进行HHT处理。首先对信号分别进行经验模态分解（EMD）和集总经验模态分解（EEMD）,结合短时最大熵谱分析选取对故障最为敏感的固有模态函数（IMF）分量,再对其分别进行二次分解。然后,采用本文提出的基于局部边际能量谱特征能量的方法求出故障特征向量。最后,采用模糊C均值聚类算法进行故障模式识别。识别结果表明：EEMD比EMD在迭
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