【摘 要】
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针对液压泵故障诊断问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)、形态谱和核模糊C均值聚类相结合的方法。首先,用LMD分解液压泵振动信号,得到具有物理意义的若干个模态分量(PFs);其
【机 构】
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廊坊燕京职业技术学院机电工程系,华北理工大学机械工程学院,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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国家自然科学基金资助项目(51875498);河北省省属高等学校基本科研业务费资助项目(JQN2019004);河北省自然科学基金重点资助项目(E2018203339);华北理工大学博士科研启动基金资助项目
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针对液压泵故障诊断问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)、形态谱和核模糊C均值聚类相结合的方法。首先,用LMD分解液压泵振动信号,得到具有物理意义的若干个模态分量(PFs);其次,选取含有特征信息丰富的3个PFs为数据源,采用基于峰度值、能量和均方差的评价方法,从这3个PFs中提取出各个尺度上的形态谱的3个平均值,将其组成一个向量;最后,采用核模糊C均值聚类方法(KFCM)对不同工况下所有样本进行聚类分析,对液压泵故障进行诊断。此外,将信号采用经验模态方法(EMD)分解、模糊C均值聚类方法(FCM)分析
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