EMD模糊聚类法及在滚动轴承故障诊断中的应用

• 作者: 刘义伦 李学军 蒋玲莉 陈安华
• 来源期刊: 机械强度
• 关键词: 滚动轴承经 验模态分解(empirical mode decomposition,EMD) 模糊聚类 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 震动·噪声·监测·诊断
• 页码范围: 650-654
• 分类号: TH133.33|TH165.3
• 语种: 中文

摘要

轴承故障是导致旋转机械失效的重要原因,故障诊断对保障轴承正常运行至关重要.文中提出经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和模糊聚类相结合的滚动轴承故障诊断方法,以经验模态分解所得内禀模态函数能量值作为特征向量建立模糊关系矩阵,基于欧氏距离建立模糊相似矩阵,基于传递闭包法建立模糊等价矩阵,利用λ截矩阵实现聚类分析与模式识别.实例验证该方法可对不同故障状态的滚动轴承准确分类,实现故障诊断,诊断过程简单、准确、有效,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘义伦	中南大学机电学院	177	1461	19.0	28.0
2	陈安华	湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室	49	481	12.0	20.0
3	李学军	湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室	135	1077	18.0	27.0
4	蒋玲莉	湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室	35	418	12.0	20.0