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自适应NWFE-KFCM算法在旋转机械故障辨识中的应用
被引量：
3
1
作者
赵荣珍
孙业北
邓林峰
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期820-828,共9页
为提高故障辨识准确率,提出一种专用于故障数据集自适应确定聚类类别数目的非参数加权特征提取(NWFE)和模糊核C-均值(KFCM)相结合的算法。以一个双跨度转子实验台作为实验研究对象,在将核函数与模糊C-均值方法相结合的基础上,采用NWFE...
为提高故障辨识准确率,提出一种专用于故障数据集自适应确定聚类类别数目的非参数加权特征提取(NWFE)和模糊核C-均值(KFCM)相结合的算法。以一个双跨度转子实验台作为实验研究对象,在将核函数与模糊C-均值方法相结合的基础上,采用NWFE算法中加权聚类中心的计算实现了为每个样本分配不同的权值,并引入聚类评价指标PBMF自适应地确定出最佳聚类数目。用Iris经典数据集对算法进行验证表明,所提算法能够克服传统算法中存在的同等对待不同样本特征和完全靠先验知识确定聚类数目的弊端。将该算法应用到转子实验台模拟故障的特征数据集中,进一步表明了其在转子故障数据集聚类分析中的有效性和实用性。
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关键词
非参
数
特征加权
模糊核
聚
类
自
适应
聚
类
数
旋转机械
故障诊断
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职称材料
题名
自适应NWFE-KFCM算法在旋转机械故障辨识中的应用
被引量：
3
1
作者
赵荣珍
孙业北
邓林峰
机构
兰州理工大学机电工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期820-828,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51675253)~~
文摘
为提高故障辨识准确率,提出一种专用于故障数据集自适应确定聚类类别数目的非参数加权特征提取(NWFE)和模糊核C-均值(KFCM)相结合的算法。以一个双跨度转子实验台作为实验研究对象,在将核函数与模糊C-均值方法相结合的基础上,采用NWFE算法中加权聚类中心的计算实现了为每个样本分配不同的权值,并引入聚类评价指标PBMF自适应地确定出最佳聚类数目。用Iris经典数据集对算法进行验证表明,所提算法能够克服传统算法中存在的同等对待不同样本特征和完全靠先验知识确定聚类数目的弊端。将该算法应用到转子实验台模拟故障的特征数据集中,进一步表明了其在转子故障数据集聚类分析中的有效性和实用性。
关键词
非参
数
特征加权
模糊核
聚
类
自
适应
聚
类
数
旋转机械
故障诊断
Keywords
nonparametric weighted feature extraction
kernel-based fuzzy C-means
adaptive determine the clustering number
rotating machinery
fault diagnosis
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH165 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应NWFE-KFCM算法在旋转机械故障辨识中的应用
赵荣珍
孙业北
邓林峰
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2018
3
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职称材料
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