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摘要:
针对发动机气门故障信号的非平稳性、非线性等特点,提出一种基于经验模态分解(EMD)和C均值模糊聚类相结合的诊断方法.运用EMD方法提取故障信号的能量特征指标,利用C均值模糊聚类方法对此特征进行聚类.通过与小波包分解提取频带能量指标的特征提取方法相对比,结果表明运用EMD方法的模糊聚类方法能更有效地识别故障类型,非常适用于故障样本较少的发动机故障诊断.对新待测样本的识别结果验证了该方法在发动机故障诊断中的有效性.
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一种基于模糊聚类的故障诊断方法
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于EMD与模糊聚类的发动机故障诊断方法
来源期刊 石油机械 学科 工学
关键词 发动机 故障诊断 气门间隙 经验模态分解 小波包 C均值 模糊聚类
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 49-53
页数 分类号 TE9
字数 3085字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张来斌 175 1325 18.0 27.0
2 段礼祥 49 374 11.0 17.0
3 李刚 108 393 8.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
发动机
故障诊断
气门间隙
经验模态分解
小波包
C均值
模糊聚类
研究起点
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石油机械
月刊
1001-4578
42-1246/TE
大16开
湖北省荆州市沙市区豉湖路12号
38-80
1973
chi
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