【摘 要】
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针对单向阀振动信号含有背景噪声,故障特征提取困难和诊断精度不高的问题,提出了二次变分模态分解(二次VMD)、多尺度排列熵(MPE)和模糊C均值聚类(FCM)相结合的故障诊断方法。
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61663017,51765022);云南省科技计划项目(2015ZC005)资助
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针对单向阀振动信号含有背景噪声,故障特征提取困难和诊断精度不高的问题,提出了二次变分模态分解(二次VMD)、多尺度排列熵(MPE)和模糊C均值聚类(FCM)相结合的故障诊断方法。首先,通过二次VMD对振动信号进行分解,再使用双阈值法筛选得到有用的本征模态函数(IMF)。其次,提取重构信号中具有敏感特性的MPE特征。最后,将故障特征输入至FCM得到聚类中心,并根据海明贴近度对待识别样本进行分类。通过多组对比实验,结果表明二次VMD筛选能有效去除噪声及虚假成分,MPE具有更好的敏感故障特征表征能力。同时,使用
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