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题名基于参数优化MPE与FCM的滚动轴承故障诊断
被引量：5
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作者
陈东宁
张运东
姚成玉
来博文
吕世君
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机构
燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制实验室
燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室
燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室
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出处
《轴承》
北大核心
2017年第5期33-38,44,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51675460
51405426)
河北省自然科学基金项目(E2016203306)
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文摘
为精确提取滚动轴承振动信号的故障特征,提出了一种基于参数优化多尺度排列熵与模糊C均值聚类的故障诊断方法。首先,针对多尺度排列熵算法的参数确定问题,综合考虑参数之间的交互影响,基于遗传算法与微粒群算法对参数进行优化;然后,利用参数优化多尺度排列熵对滚动轴承振动信号进行特征提取,并通过模糊C均值聚类确定标准聚类中心;最后,采用Euclid贴近度对故障样本进行分类。通过分类系数与平均模糊熵检验聚类效果,证明了多尺度排列熵参数优化的有效性;与单一尺度排列熵、样本熵结合模糊C均值聚类方法的对比分析表明,基于参数优化多尺度排列熵与模糊C均值聚类的故障诊断方法具有更高的故障识别率和更广阔的适用范围。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
参数优化
多尺度排列熵
遗传算法
微粒群算法
模糊C均值聚类
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Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
parameter optimized
multi -scale permutation entropy
genetic algo- rithm
particle swarm optimization
fuzzy C -means clustering
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分类号
TH133.3
[机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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