基于小波包熵和聚类分析的滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 刘念 孙佰聪 朱美臣 杨青 杨青川
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包熵 减法聚类 滚动轴承 故障诊断 K均值聚类
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 517-523
• 页数: 7页
• 分类号: TH165.3
• 字数: 4110字
• 语种: 中文

摘要

为了提高滚动轴承震动信号故障诊断的准确性,该文提出了一种基于小波包熵和聚类分析的集合型故障诊断方法.用小波包对滚动轴承振动信号进行三层分解,并提取其能量特征.以振动信号的能量分布作为概率分布进行信息熵运算,提取振动信号特征.为了检测是否有故障发生,结合减法聚类的思想,提出采用密度指标最高原则优化初始聚类中心的K均值聚类算法进行聚类.为了检验所提方法的有效性,采用不同故障直径的滚动轴承数据进行实验.实验结果表明,新的聚类方法克服了传统K均值聚类对初始聚类中心敏感的缺陷,其结果可以作为滚动轴承早期故障诊断的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨青	沈阳理工大学信息科学与工程学院	48	229	8.0	13.0
2	杨青川	沈阳理工大学信息科学与工程学院	15	107	5.0	10.0
3	刘念	沈阳理工大学信息科学与工程学院	15	135	5.0	11.0
4	孙佰聪	沈阳理工大学信息科学与工程学院	1	37	1.0	1.0
5	朱美臣	沈阳理工大学信息科学与工程学院	2	46	2.0	2.0