【摘 要】
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针对基于K-means聚类算法的采煤机滚动轴承故障诊断结果存在不稳定的问题,提出了一种基于TDKM-RBF神经网络的采煤机滚动轴承故障诊断新方法。该方法采用Tree Distribution算
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针对基于K-means聚类算法的采煤机滚动轴承故障诊断结果存在不稳定的问题,提出了一种基于TDKM-RBF神经网络的采煤机滚动轴承故障诊断新方法。该方法采用Tree Distribution算法确定K-means聚类算法的初始聚类中心,消除K-means聚类结果的波动性,采用K-means算法确定RBF神经网络的参数,再将训练好的神经网络用于故障诊断。仿真结果表明,该方法的聚类过程迅速,稳定性较高,提高了采煤机滚动轴承故障诊断的正确率。
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