【摘 要】
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高速运行的离心机设备,其振动状态检测数据通常呈现出明显的非线性、正态分布和大样本的特征,数据波动的随机性使得其趋势特征难以捕捉。为此,提出一种新的时间序列模式分类
【机 构】
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南华大学经济管理学院,南华大学机械工程学院
【基金项目】
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湖南省博士后基金资助项目(2012RS4026);南华大学校博士启动基金资助项目(2009XQD03)
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高速运行的离心机设备,其振动状态检测数据通常呈现出明显的非线性、正态分布和大样本的特征,数据波动的随机性使得其趋势特征难以捕捉。为此,提出一种新的时间序列模式分类方法。采集离心机设备运行状态的振动信号时间序列进行分析,根据对称原理提取序列数据的分位数,构建特征向量,采用欧氏距离函数构建相似性度量,建立模式分类的判定依据,使用k-means分类算法实现状态模式的自动分类。仿真结果表明,该方法能有效区分离心机设备运行中空载和负载的模式状态,且比传统的小波分析模式分类方法更加准确。
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