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Robust Dataset Classification Approach Based on Neighbor Searching and Kernel Fuzzy C-Means 被引量：7
1
作者 Li Liu Aolei Yang +3 位作者 Wenju Zhou Xiaofeng Zhang Minrui Fei Xiaowei Tu 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI 2015年第3期235-247,共13页
Dataset classification is an essential fundament of computational intelligence in cyber-physical systems (CPS). Due to the complexity of CPS dataset classification and the uncertainty of clustering number, this paper ... Dataset classification is an essential fundament of computational intelligence in cyber-physical systems (CPS). Due to the complexity of CPS dataset classification and the uncertainty of clustering number, this paper focuses on clarifying the dynamic behavior of acceleration dataset which is achieved from micro electro mechanical systems (MEMS) and complex image segmentation. To reduce the impact of parameters uncertainties with dataset classification, a novel robust dataset classification approach is proposed based on neighbor searching and kernel fuzzy c-means (NSKFCM) methods. Some optimized strategies, including neighbor searching, controlling clustering shape and adaptive distance kernel function, are employed to solve the issues of number of clusters, the stability and consistency of classification, respectively. Numerical experiments finally demonstrate the feasibility and robustness of the proposed method. © 2014 Chinese Association of Automation. 展开更多
关键词 Artificial intelligence Embedded systems fuzzy systems Image segmentation MEMS Numerical methods
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基于多特征融合的APF中IGBT开路故障特征提取 被引量：6
2
作者 孙曙光 丁铭真 +1 位作者 田朋 王佳兴 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2888-2899,共12页
为可靠地进行有源电力滤波器中IGBT开路故障诊断,提出一种基于多特征融合的有源电力滤波器IGBT故障特征提取方法。该方法采集三电平APF主电路中钳位二极管桥臂电压作为测试信号,对其进行小波分解,提取各频段的能量系数、功率谱熵、奇异... 为可靠地进行有源电力滤波器中IGBT开路故障诊断,提出一种基于多特征融合的有源电力滤波器IGBT故障特征提取方法。该方法采集三电平APF主电路中钳位二极管桥臂电压作为测试信号,对其进行小波分解,提取各频段的能量系数、功率谱熵、奇异谱熵以组成多特征参数矩阵,然后进行特征降维构成特征向量矩阵。在理论分析的基础上,进行了相应的实验分析,首先基于该测试信号得到不同工作状态下测量波形,并与其他测试信号波形进行比较;既而,利用核模糊C均值聚类方法对所提取特征对故障类型的区分性能进行分析,并对三相整流桥谐波源在负载突变和触发角变化时做了特征提取适应性实验;最后,搭建APF实验平台进行测试。实验结果表明,基于二极管端电压的测量方法可以有效区分不同工作状态,所采用的多特征融合提取方法克服了单特征的片面性,各种工况下的区分性能良好。 展开更多
关键词 有源电力滤波器 IGBT 故障诊断 多特征融合 核模糊c均值
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基于改进磷虾群优化的中心极大化KFCM算法在IDS的应用 被引量：6
3
作者 李丛 胡文军 +1 位作者 丁勇 曹红根 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第2期507-512,共6页
针对核模糊C-均值算法(kernel fuzzy C-means,KFCM)随机选择初始聚类中心而不能获得全局最优且在聚类中心较近或重合时易产生一致性聚类等问题,提出一种改进算法。改进算法在原目标函数中引入中心极大化约束项来调控簇间分离度,从而避... 针对核模糊C-均值算法(kernel fuzzy C-means,KFCM)随机选择初始聚类中心而不能获得全局最优且在聚类中心较近或重合时易产生一致性聚类等问题,提出一种改进算法。改进算法在原目标函数中引入中心极大化约束项来调控簇间分离度,从而避免算法出现一致性聚类结果。利用磷虾群算法对基于新目标函数的KFCM算法进行优化,使算法不再依赖初始聚类中心,提高算法的稳定性。基于距离最大最小原则产生多组较优的聚类中心作为初始磷虾群体并在算法迭代过程中融合一种新的精英保留策略,从而确保算法收敛到全局极值;通过对个体随机扩散活动进行分段式Logistic混沌扰动,提高算法全局寻优能力。使用KDD Cup 99入侵检测数据进行仿真实验表明,改进算法具有更好的检测性能,解决了传统的聚类算法在入侵检测中稳定性差、检测准确率低的问题。 展开更多
关键词 核模糊c-均值算法 磷虾群算法 中心极大化约束项 距离最大最小原则 精英保留策略 混沌扰动 入侵检测
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基于核模糊C-均值和EM混合聚类算法的遥感图像分割 被引量：5
4
作者 王民 张鑫 +2 位作者 贠卫国 卫铭斐 王静 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期999-1005,共7页
针对聚类算法在应用中分割速度慢、抑制噪声能力弱等问题,本文提出一种基于核模糊C-均值(Kernel Fuzzy Cmeans,KFCM)和融合期望最大化(EM)算法混合聚类的遥感图像分割。首先给原始KFCM算法引入隐含变量来对像素预定义类别,然后利用EM算... 针对聚类算法在应用中分割速度慢、抑制噪声能力弱等问题,本文提出一种基于核模糊C-均值(Kernel Fuzzy Cmeans,KFCM)和融合期望最大化(EM)算法混合聚类的遥感图像分割。首先给原始KFCM算法引入隐含变量来对像素预定义类别,然后利用EM算法评价预定义的类别是否最优,以此完成对遥感图像的聚类分割。在利用EM算法进行评价时,对KFCM引入空间邻域信息,采用惯性权重对其初始化参数进行优化增强算法效率。与传统的聚类分割方法进行比较,研究结果表明,该方法速度快、效果好、精度也能满足应用要求,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 遥感图像 核模糊c-均值 EM 空间邻域 惯性权重
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基于核模糊C均值的眼底视网膜血管分割算法 被引量：4
5
作者 曾业战 钱盛友 刘畅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第1期242-244,共3页
针对眼底视网膜图像对比度差、背景不一致的问题,提出了一种基于核模糊C均值的眼底视网膜血管分割算法。首先采用二维高斯匹配滤波预处理以增强血管,然后采用核模糊C均值算法对增强眼底图像进行分割,并根据血管与各类隶属度的关系自动... 针对眼底视网膜图像对比度差、背景不一致的问题,提出了一种基于核模糊C均值的眼底视网膜血管分割算法。首先采用二维高斯匹配滤波预处理以增强血管,然后采用核模糊C均值算法对增强眼底图像进行分割,并根据血管与各类隶属度的关系自动合并聚类图像得到最终的血管图像。实验结果表明,该算法分割结果令人满意。 展开更多
关键词 匹配滤波 图像分割 核模糊c均值
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基于核模糊聚类优化算法的脑核磁共振图像分割研究 被引量：4
6
作者 万春圆 叶明全 +1 位作者 姚传文 徐争元 《中国数字医学》 2020年第11期10-15,共6页
目的:脑核磁共振(MR)图像中普遍存在噪声的影响,传统的核模糊C-均值(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)算法无法得到理想的脑组织分割结果,为此提出一种基于核模糊聚类优化算法的分割模型。方法:首先通过粒子群算法确定KFCM的初始聚类中心,然... 目的:脑核磁共振(MR)图像中普遍存在噪声的影响,传统的核模糊C-均值(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)算法无法得到理想的脑组织分割结果,为此提出一种基于核模糊聚类优化算法的分割模型。方法:首先通过粒子群算法确定KFCM的初始聚类中心,然后利用自适应中值滤波消除图像中的噪声,最后采用该模型分别对不同的图像进行实验。结果:该方法不仅能迅速确定图像的初始聚类中心,并且有效地消除图像中的噪声。结论:与传统KFCM算法相比,提出的模型具有更高的精确度和分割效率。 展开更多
关键词 脑磁共振图像 核模糊c-均值 图像分割 自适应中值滤波 粒子群算法
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多发性硬化症MR图像分割新算法研究 被引量：3
7
作者 余学飞 李彬 陈武凡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期176-178,共3页
提出了一种针对多发性硬化症病灶T2加权脑部磁共振(MR)图像的分割算法。根据多发性硬化症病灶和脑脊液在T2加权像上同表现为高亮度信号的特点,把模糊C均值分割算法与形态学方法相结合,提出了基于核模糊C均值的多发性硬化症病灶分割算法... 提出了一种针对多发性硬化症病灶T2加权脑部磁共振(MR)图像的分割算法。根据多发性硬化症病灶和脑脊液在T2加权像上同表现为高亮度信号的特点,把模糊C均值分割算法与形态学方法相结合,提出了基于核模糊C均值的多发性硬化症病灶分割算法。该算法首先用改进的核模糊C均值算法做基础分割,再用形态学方法提取出多发性硬化症病灶得到最终分割结果。通过对多发性硬化症模拟脑部MR图像的分割结果表明,算法能够比较准确地分割多发性硬化症病灶。 展开更多
关键词 图像分割 核模糊c均值 多发性硬化症
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基于差异性采样的流数据聚类算法 被引量：3
8
作者 邱云飞 孙梦冉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1646-1651,共6页
针对传统聚类算法对流数据进行聚类时面临时间复杂度高、存储空间需求大以及准确度较低的问题,提出一种基于差异性采样的流数据聚类算法。首先利用差异性采样法对流数据进行采样并用样本点构造核矩阵,然后利用核模糊C均值聚类算法对核... 针对传统聚类算法对流数据进行聚类时面临时间复杂度高、存储空间需求大以及准确度较低的问题,提出一种基于差异性采样的流数据聚类算法。首先利用差异性采样法对流数据进行采样并用样本点构造核矩阵,然后利用核模糊C均值聚类算法对核矩阵中的点进行聚类得到一个带有标记的样本核矩阵,最后利用带有标记的样本核矩阵对流数据中的点进行划分。同时利用衰退聚类机制,实时更新样本核矩阵。实验结果表明,相比于传统聚类算法,该算法实现了更低的时间复杂度,同时实时聚类,得到较为理想的聚类结果。 展开更多
关键词 差异性采样 衰退聚类机制 核模糊c均值 流数据 时间复杂度
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基于改进模糊核聚类的室内定位方法研究 被引量：3
9
作者 杜凯颖 张为公 王东 《测控技术》 CSCD 2018年第2期42-46,共5页
针对室内定位中,WiFi位置指纹法存在的定位实时性和精度的问题,提出一种基于改进模糊核聚类(KFCM)和加权K近邻(WKNN)结合的室内定位方法,旨在降低定位时间和改善定位精度。首先利用快速搜索和发现峰值聚类(CFSFDP)确定聚类数目和初始聚... 针对室内定位中,WiFi位置指纹法存在的定位实时性和精度的问题,提出一种基于改进模糊核聚类(KFCM)和加权K近邻(WKNN)结合的室内定位方法,旨在降低定位时间和改善定位精度。首先利用快速搜索和发现峰值聚类(CFSFDP)确定聚类数目和初始聚类中心,克服KFCM算法对初始聚类中心选取的依赖性而导致聚类结果不稳定的缺点,在此基础上,采用WKNN进行定位匹配,提高定位精度。实验表明,所提出方法相较于无聚类的室内定位方法,能在保证一定精度的前提下,减少定位计算量和时间。此外,将所提出方法与基于K均值、KFCM和CFSFDP的方法进行实验对比,结果显示,该方法具有更好的聚类效果和定位精度。 展开更多
关键词 室内定位 模糊核聚类 加权K近邻 快速搜索和发现峰值聚类
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基于核模糊聚类的遥感影像分类 被引量：2
10
作者 史云松 史玉峰 《南京林业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期164-166,共3页
基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C-均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中的应用。结果表明:与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改... 基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C-均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中的应用。结果表明:与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。 展开更多
关键词 模糊聚类 核模糊聚类 遥感影像 分类
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基于KFCM双重聚类的铁路客运产品类别划分 被引量：2
11
作者 刘帆洨 彭其渊 +1 位作者 鲁工圆 潘金山 《交通运输工程与信息学报》 2019年第2期16-22,共7页
客运产品是铁路运输市场的主要供给,开行方案是客运产品设计的核心内容。将客运产品进行类别划分,是不同类型客运产品需求演变趋势分析的重要基础,有利于简化客运产品优化设计问题。本文以不同列车开行方案属性为样本特征变量,考虑列车... 客运产品是铁路运输市场的主要供给,开行方案是客运产品设计的核心内容。将客运产品进行类别划分,是不同类型客运产品需求演变趋势分析的重要基础,有利于简化客运产品优化设计问题。本文以不同列车开行方案属性为样本特征变量,考虑列车能力利用对客运产品优化设计的影响,结合平均列车客座率提出了有效能力隶属度,构建了基于KFCM的双重聚类模型对样本进行聚类,利用Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数。最后对京沪高铁进行实例分析,研究结果表明,将该线客运产品分为4类可获得较好的聚类效果,不同类别的客运产品表现出明显的结构特性。 展开更多
关键词 铁路运输 客运产品 有效能力隶属度 核模糊c均值聚类(KFcM) 双重聚类
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基于小波矩和模糊核聚类的示功图诊断方法研究 被引量：1
12
作者 丛蕊 杨亚勋 《机械设计与制造工程》 2016年第7期80-83,共4页
提出了基于小波矩特征和模糊核聚类算法的示功图故障诊断方法。通过边缘检测和形态学细化的方法完成示功图的图像分割,采用极坐标下小波不变矩算法提取示功图的形状特征,通过参数选择确定12个小波矩特征量,将特征量输入到模糊核聚类分... 提出了基于小波矩特征和模糊核聚类算法的示功图故障诊断方法。通过边缘检测和形态学细化的方法完成示功图的图像分割,采用极坐标下小波不变矩算法提取示功图的形状特征,通过参数选择确定12个小波矩特征量,将特征量输入到模糊核聚类分类器中进行故障类型的分类识别,得到了良好的实验效果,验证了该算法对于示功图故障诊断的有效性。 展开更多
关键词 示功图 故障诊断 图像分割 小波矩 模糊核聚类
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粒子群优化的KFCM及SVM诊断模型在断路器故障诊断中的应用 被引量：69
13
作者 梅飞 梅军 +2 位作者 郑建勇 张思宇 朱克东 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第36期134-141,19,共8页
为了利用相对较少的故障数据样本对断路器主要故障类型进行较为准确的在线判断,提出了一种基于融合粒子群的模糊核聚类(particle swarm fused kernel fuzzy C-means,P-KFCM)与支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。... 为了利用相对较少的故障数据样本对断路器主要故障类型进行较为准确的在线判断,提出了一种基于融合粒子群的模糊核聚类(particle swarm fused kernel fuzzy C-means,P-KFCM)与支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。通过对断路器分合闸电流信号的分析,找出与断路器主要故障类型相对应的特征量;据此对采样信号进行处理,建立故障特征样本空间;利用P-KFCM算法对故障训练样本进行预分类,并以此为基础建立多SVM故障预测模型。P-KFCM算法将粒子群(particle swarm optimization,PSO)的全局搜索能力融入KFCM中,有效的解决了局部最优问题,在一定程度上提升了诊断结果的可靠性。实验结果表明,该方法在诊断断路器主要机械故障方面能够取得较好的效果。 展开更多
关键词 模糊核聚类 粒子群 支持向量机 断路器 故障诊断
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基于改进核模糊聚类算法的软测量建模研究 被引量：23
14
作者 徐海霞 刘国海 +1 位作者 周大为 梅从立 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期2226-2231,共6页
针对发酵过程软测量建模采用单模型建模方法存在计算量大和精度较差的问题,提出一种基于改进核模糊聚类算法的多模型神经网络软测量建模方法。该方法首先使用主元分析方法对样本数据进行数据处理,所得主元变量作为模型的输入变量,然后... 针对发酵过程软测量建模采用单模型建模方法存在计算量大和精度较差的问题,提出一种基于改进核模糊聚类算法的多模型神经网络软测量建模方法。该方法首先使用主元分析方法对样本数据进行数据处理,所得主元变量作为模型的输入变量,然后使用基于粒子群优化算法的核模糊C均值聚类算法(PSKFCM)对数据集作聚类划分,最后针对每个聚类建立局部神经网络模型,多个局部神经网络模型估计结果的融合即为软测量模型的输出。将所提建模方法应用于红霉素发酵过程生物量浓度软测量建模,结果表明所建软测量模型具有较高的精度和良好的泛化能力。 展开更多
关键词 软测量 核模糊聚类 粒子群优化 多模型神经网络 发酵过程
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基于EEMD形态谱和KFCM聚类集成的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：24
15
作者 郑直 姜万录 +2 位作者 胡浩松 朱勇 李扬 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期324-330,共7页
针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)、形态谱特征提取和核模糊C均值聚类(KFCMC)集成的故障诊断新方法。首先,对实测的滚动轴承振动信号进行EEMD分解,得到若干个代表不同振动模态的内禀模态函数(IMF);其次... 针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)、形态谱特征提取和核模糊C均值聚类(KFCMC)集成的故障诊断新方法。首先,对实测的滚动轴承振动信号进行EEMD分解,得到若干个代表不同振动模态的内禀模态函数(IMF);其次,基于峭度、能量和均方差三个评价指标,从分解得到的若干个IMF分量中选出含有故障特征信息最丰富的3个IMF分量作为诊断用的数据源;然后在选定尺度范围内提取每个IMF分量的形态谱平均值,将三个形态谱平均值构成一个三维特征向量,作为一个样本,形成样本集;最后,利用KFCMC完成对滚动轴承不同故障的分类识别。此外,为了对比说明该方法的识别效果,还将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行分解,用模糊C均值聚类(FCMC)进行分类识别,结果表明所提方法的识别效果要优于EMD形态谱和FCMC相结合的方法。通过对实测的滚动轴承振动信号的实验验证,表明该方法可以实现对滚动轴承故障的有效诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 集总经验模态分解 形态谱 核模糊 c 均值聚类
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基于钻进参数聚类的含煤地层岩性模糊识别 被引量：23
16
作者 张幼振 张宁 +1 位作者 邵俊杰 钟自成 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期2328-2335,共8页
通过钻进参数进行煤矿巷道围岩特征描述可为煤矿安全绿色开采提供地质信息保障。针对煤矿井下坑道钻探中随钻地层岩性识别难度大、精度低的问题,提出了一种基于钻进参数核模糊C均值聚类(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)算法的含煤地层岩性... 通过钻进参数进行煤矿巷道围岩特征描述可为煤矿安全绿色开采提供地质信息保障。针对煤矿井下坑道钻探中随钻地层岩性识别难度大、精度低的问题,提出了一种基于钻进参数核模糊C均值聚类(Kernel Fuzzy C-means,KFCM)算法的含煤地层岩性模糊识别方法。结合钻进试验台上开展的模拟岩样钻进试验,获得了包括钻速、转速和钻压等敏感钻进参数的训练样本,利用KFCM算法对获取的钻进参数训练样本进行学习,构造钻进参数样本空间并映射到高维空间进行聚类处理。建立了以典型含煤地层分类为目标的聚类模型,采用高斯核函数分别确定了软弱夹层、煤层和泥岩层的分布结构以及对应的聚类中心。其中,对比线性核函数,高斯核函数在垂向上的分类效果符合沉积岩构造的特征,且聚类时间节约了7.2%。进一步基于钻进参数的聚类结果,将钻速作为衡量各类岩石钻进性能的关键参数,通过分析钻进参数数据集的变化规律,建立了钻速与转速、钻压幂函数表达形式的地层岩性预测模型,采用数据插值拟合方法完成了典型软弱夹层、煤层和泥岩层的空间划分。并应用模糊数学方法通过构建钻速的分段三角形隶属度函数,得出样本地层钻速对典型含煤地层钻速的隶属度公式,根据隶属度公式将地层岩性划分为5个级别,实现了对样本地层岩性的模糊识别。在实钻试验中,对提出的模糊识别方法的有效性进行了验证。结果表明,该方法能够在PDC锚杆钻头回转钻进条件下快速识别典型含煤地层岩性,识别的正确率为92%,研究结果为实现煤矿井下巷道隐蔽致灾因素动态智能探测提供了借鉴。 展开更多
关键词 坑道钻探 钻进参数 含煤地层 核模糊c均值聚类 模糊识别 实钻试验
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基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电短期预测 被引量：23
17
作者 黄予春 曹成涛 顾海 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第24期96-103,共8页
为提高短期光伏发电功率预测精度和降低气候等因素对预测结果的影响,提出了一种基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电功率短期预测方案。首先采用改进的KFCM(Improved KFCM, IKFCM)聚类方法对训练样本集进行处理,通过引入紧致离散聚... 为提高短期光伏发电功率预测精度和降低气候等因素对预测结果的影响,提出了一种基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电功率短期预测方案。首先采用改进的KFCM(Improved KFCM, IKFCM)聚类方法对训练样本集进行处理,通过引入紧致离散聚类有效性指数,在提高IKFCM聚类准确率的同时实现了自动划分训练样本集,有效降低了样本数据差异对预测性能的影响。然后构建与训练样本集分类一一对应的SVR预测模型,并采用多模态SSO优化(Multi-mode SSO, MSSO)算法对SVR模型参数进行优化,进而得到不同分类的最优SVR参数组合。最后,运用MSSO优化SVR模型对测试数据进行预测评估。仿真结果表明,该方案实现了不同天气下短期光伏发电功率准确预测,而且同其他预测算法相比预测精度提高了25.2%～37.8%。 展开更多
关键词 光伏发电功率 核模糊c-均值聚类 群居蜘蛛优化 支持向量回归(SVR)
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改进的并行模糊核聚类算法在电力负荷预测的应用 被引量：23
18
作者 谢伟 赵琦 +2 位作者 郭乃网 苏运 田英杰 《电测与仪表》 北大核心 2019年第11期49-54,60,共7页
用户用电典型模式的分类预测是电力负荷预测的重要组成部分。针对单核模糊C均值算法在电力大数据挖掘中不能兼顾预测精度和普适性能好的问题,提出了一种电力短期负荷场景中改进的无监督学习多核模糊C均值聚类算法,建立了双层神经网络的... 用户用电典型模式的分类预测是电力负荷预测的重要组成部分。针对单核模糊C均值算法在电力大数据挖掘中不能兼顾预测精度和普适性能好的问题,提出了一种电力短期负荷场景中改进的无监督学习多核模糊C均值聚类算法,建立了双层神经网络的电力数据负荷预测模型对比该改进的算法对电力负荷预测效果的影响。用户数据由MapReduce并行化处理加速。数值实验结果表明:改进的算法在实际电力用户数据集中,具有广泛的适用性和有效性,同时能显著提高电力短期负荷预测的精度。 展开更多
关键词 用电大数据 短期负荷预测 多核模糊c均值聚类 并行计算
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变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法 被引量：22
19
作者 姜万录 王浩楠 +2 位作者 朱勇 王振威 董克岩 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期1215-1220,1226,共7页
提出了一种变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,对实测振动信号进行处理,得到VMD的参数;然后,对信号进行VMD分解,得到一系列限带内禀模态函数(BIMF)分量,筛选并叠加组成重构信号;第三步,计算重构信... 提出了一种变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,对实测振动信号进行处理,得到VMD的参数;然后,对信号进行VMD分解,得到一系列限带内禀模态函数(BIMF)分量,筛选并叠加组成重构信号;第三步,计算重构信号的样本熵和均方根值作为特征向量,从而得到训练样本和测试样本的特征向量集;第四步,通过KFCM聚类方法对训练样本特征向量集进行聚类分析,得到四种类型信号的聚类中心;最后根据测试样本特征向量与训练样本聚类中心欧式距离最小的原则识别故障类型。此外,将振动信号用经验模态分解(EMD)方法进行消噪,再用KFCM聚类进行分类识别,将两种方法的识别效果进行对比,结果表明所提方法的故障识别效果要优于EMD消噪和KFCM聚类相结合方法的识别效果。 展开更多
关键词 变分模态分解 核模糊c均值聚类 样本熵 故障识别
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基于递归定量分析的液压泵故障识别方法 被引量：21
20
作者 姜万录 李振宝 +2 位作者 张生 雷亚飞 王浩楠 《液压与气动》 北大核心 2019年第2期18-23,共6页
提出了一种局部投影消噪和递归定量分析相结合的轴向柱塞泵故障识别方法。以轴向柱塞泵故障振动信号为研究对象,首先用局部投影消噪方法对振动信号进行消噪;其次对消噪后的振动信号绘制递归图,进而通过递归定量分析对递归图所反映出的... 提出了一种局部投影消噪和递归定量分析相结合的轴向柱塞泵故障识别方法。以轴向柱塞泵故障振动信号为研究对象,首先用局部投影消噪方法对振动信号进行消噪;其次对消噪后的振动信号绘制递归图,进而通过递归定量分析对递归图所反映出的系统动力学信息进行特征提取,选择确定率(DET)和递归熵(ENTR) 2个特征构成特征向量,构成故障特征样本;然后通过核模糊C均值聚类(KFCMC)方法对训练样本进行聚类,进而依据最小欧氏距离准则对测试样本进行故障识别;最后,将递归定量分析方法和相空间复杂网络定量特征方法进行对比。结果表明,基于递归定量分析的轴向柱塞泵故障识别方法具有更高的故障确诊率。 展开更多
关键词 复杂网络 递归定量分析 核模糊c均值聚类 故障诊断 轴向柱塞泵
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