【摘 要】
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针对滚动轴承故障特征提取困难导致故障类型难以辨识的问题,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和GG(Gath-Geva,GG)聚类的轴承故障诊断
【机 构】
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北京信息科技大学 现代测控技术教育部重点实验室,北京,100192
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针对滚动轴承故障特征提取困难导致故障类型难以辨识的问题,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和GG(Gath-Geva,GG)聚类的轴承故障诊断方法.首先,使用EEMD分解方法对轴承的振动信号进行分解,结合相关系数原则提取含有主要故障信息的4个固有模态函数(IMF)分量,计算其能量百分比作为特征值,再用GG聚类对特征值进行聚类分析.通过仿真验证了GG聚类的优越性,然后采用文中提出的GG聚类方法与FCM聚类、GK聚类对轴承故障数据的聚类效果进行对比分析,验证了文中所提方法在滚动轴承故障识别中的可行性.
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