基于复杂网络社团聚类的故障模式识别方法研究

• 作者: 潘阳 蒋玲莉 陈安华
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 社团聚类 故障诊断 模式识别
• 年，卷（期）: 2013,（20）
• 页码范围: 129-133,138
• 页数: 6页
• 分类号: TH165+.3
• 字数: 4352字
• 语种: 中文

摘要

复杂网络是近年兴起的一种新的理论,已迅速渗透到从自然科学到工程科学等多个领域.从复杂网络社团结构的本质特性出发,将故障样本抽象为网络节点,样本与样本之间的联系抽象为边,建立故障数据网络模型.利用复杂网络节点关联度的概念选取社团初始聚类中心,利用欧氏距离函数实现网络社团初始划分,设计社团区分准则函数,并引入模块性合并指标变化进行同类社团合并,最终实现准确的社团聚类与故障诊断.滚动轴承故障诊断实例验证了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈安华	湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室	49	481	12.0	20.0
2	蒋玲莉	湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室	35	418	12.0	20.0
3	潘阳	湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室	6	37	4.0	6.0