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基于自适应局部迭代滤波和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断方法 被引量：4
1
作者 张超 何闯进 何玉灵 《轴承》 北大核心 2021年第5期50-55,62,共7页
为准确提取滚动轴承振动信号的故障特征,并对不同状态信号进行划分,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和模糊C均值(KFCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将多模态信号自适应分解为多阶单一模态分量;然后,结合相关系数提取出含... 为准确提取滚动轴承振动信号的故障特征,并对不同状态信号进行划分,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和模糊C均值(KFCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将多模态信号自适应分解为多阶单一模态分量;然后,结合相关系数提取出含有最多故障特征信息的最优分量,计算其近似熵值并构建特征向量矩阵;最后,将得到的特征向量输入KFCM得到聚类结果。试验结果表明,与基于EMD,EEMD和KFCM聚类,以及ALIF和FCM聚类的方法相比,ALIF和KFCM方法的分类系数更接近1,平均模糊熵更接近0,聚类效果更好,对滚动轴承各类故障信号具有很高的识别度和良好的分类效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 自适应局部迭代滤波 模糊C均值聚类 近似熵
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基于VMD包络相关系数的齿轮故障特征提取方法
2
作者 张超 任杰 何闯进 《煤矿机械》 北大核心 2020年第10期168-171,共4页
使用变分模态分解(VMD)方法分析风力发电机齿轮故障信号时,本征模态函数(IMF)的个数K和约束参数α的选取对结果的影响很大,如何筛选合适的分解参数并获得最优分量是制约VMD实际应用的一个难题。提出一种基于包络相关系数的VMD参数筛选方... 使用变分模态分解(VMD)方法分析风力发电机齿轮故障信号时,本征模态函数(IMF)的个数K和约束参数α的选取对结果的影响很大,如何筛选合适的分解参数并获得最优分量是制约VMD实际应用的一个难题。提出一种基于包络相关系数的VMD参数筛选方法,能够针对风力发电机齿轮故障信号自动筛选出最佳VMD参数组合,得到最佳的IMF分量。与常用的齿轮故障诊断方法相比,该方法能够获得更好的分解效果,强化了故障信息,故障特征提取效果更好,为VMD方法的应用提供了新的思路。 展开更多
关键词 VMD 相关系数 齿轮故障
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