基于多域熵与FCM聚类的故障诊断模型

• 作者: 汪亮 王红军
• 来源期刊: 组合机床与自动化加工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多域熵 FCM聚类 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 控制与检测
• 页码范围: 64-66
• 页数: 3页
• 分类号: TH17|TG506
• 字数: 2665字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.08.018

摘要

针对传统故障诊断中,特征的有效提取依赖于降噪的效果,提出一种基于多域熵与模糊C均值聚类的故障诊断模型.采集设备运行过程中的振动信号,分别计算其小波包能量熵、功率谱熵和近似熵,其反映了振动信息在小波域、频域以及时域内的复杂程度.将其作为设备运行特征向量,通过模糊C均值聚类对设备状态进行识别.利用轴承故障实验和转子故障实验验证基于多域熵与FCM聚类的故障诊断模型,结果表明该方法地对故障类别以及故障程度的识别分类具有良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红军	北京信息科技大学机电工程学院	113	655	14.0	21.0
5	汪亮	北京信息科技大学机电工程学院	3	16	1.0	3.0