基于LMD基本尺度熵的AP聚类滚动轴承故障诊断

• 作者: 冯海波 张荣 方彦军 许凡
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 局部均值分解 基本尺度熵 滚动轴承 故障诊断 AP聚类算法
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1732-1736
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.06.029

摘要

针对滚动轴承聚类故障聚类模式识别方法中需要预先设定聚类数目问题,提出了一种基于局部均值分解(local mean decompoeiton,LMD)与基本尺度熵(base scale entropy,BSE)的相邻传播(affinity propagation,AP)滚动轴承聚类故障诊断方法.该方法首先使用LMD模型将滚动轴承的不同状态振动信号分解为若干乘积函数(production function,PF);其次使用BSE计算前三个PF的熵值(BSEI-BSE3),并将其作为AP的输入进行滚动轴承的故障模式识别.最后实验结果表明,在不需要划分聚类中心个数的前提条件下AP聚类模型对滚动轴承的故障划分效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方彦军	武汉大学自动化系	228	1619	20.0	26.0
2	张荣	武汉大学自动化系	21	343	9.0	18.0
3	许凡	武汉大学自动化系	6	49	4.0	6.0
4	冯海波	武汉大学自动化系	1	14	1.0	1.0