基于RQA与GG聚类的滚动轴承故障识别

• 作者: 包红燕 姜万录 张淑清 李新新 李盼
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 故障诊断 递归图 递归定量分析 GG模糊聚类
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 1385-1389,1390
• 页数: 6页
• 分类号: TH17
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004132X.2015.10.019

摘要

提出递归定量分析与GG聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。利用能够表征信号发散程度的RQA参数———确定率和分层率组成轴承故障识别的特征向量，结合GG模糊聚类实现滚动轴承故障模式识别。对实际故障数据进行分析，结果表明，该方法不仅能够识别滚动轴承的不同程度损伤，而且能够实现不同部位的轴承故障诊断。研究结果为滚动轴承故障识别提供了一种高效、直观的新方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜万录	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	138	1777	24.0	35.0
2	张淑清	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	81	1525	21.0	36.0
3	李新新	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	3	170	3.0	3.0
4	李盼	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	15	257	9.0	15.0
5	包红燕	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	2	46	2.0	2.0