齿轮箱故障诊断的粒子群优化模糊聚类技术

• 作者: 成晓宁 迟全洲 黄周宽
• 来源期刊: 新技术新工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 齿轮箱 故障诊断 粒子群优化 模糊C-均值
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 质量控制与故障分析
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TK267|TP277
• 字数: 3972字
• 语种: 中文

摘要

用粒子群算法取代传统的梯度下降法,优化模糊C—均值算法的各个参数,并依据聚类有效性指标确定最优聚类数及聚类中心,有效地利用了粒子群算法全局寻优的优点,克服了模糊C—均值算法极易陷入局部最优的缺点,将经过PSO优化的模糊C-均值算法应用于齿轮箱故障诊断.试验结果表明,粒子群算法是有效的模糊聚类分析优化算法,提高了齿轮箱故障诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	迟全洲		2	6	2.0	2.0
2	成晓宁		2	3	1.0	1.0
3	黄周宽		1	2	1.0	1.0