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题名关于机械滚动轴承故障信号诊断仿真
被引量:9
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作者
司加胜
唐昊
李晓庆
承敏钢
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机构
合肥工业大学电气与自动化学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2019年第1期403-408,共6页
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基金
国家重点研发计划(2017YFB0902600)
国家自然科学基金重点项目(71231004)
国家自然科学基金面上项目(JZ2015GJMS0418)
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文摘
滚动轴承的故障定位以及性能衰减程度的诊断能够有效地降低设备停机率。针对故障轴承的非稳态振动信号易受噪声干扰、故障识别难度大等问题,提出了一种关于机械滚动轴承故障信号的诊断方法。上述方法对已知各类型故障振动信号进行变分模态分解(VMD),以本征模态函数(IMF)之间的Pearson相关系数为指标对VMD模态个数进行参数改进,实现振动信号自适应模态个数的VMD分解。然后利用奇异值分解(SVD)得到模态矩阵的奇异值,并以归一化后的奇异值矩阵作为故障信号的特征矩阵输入到极限学习机(ELM)进行故障定位及性能衰减程度的诊断。实验结果表明,所提方法能够有效地对滚动轴承故障振动信号进行特征提取和智能识别。
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关键词
变分模态分解
相关系数
特征提取
故障诊断
极限学习机
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Keywords
VMD
Correlation coefficient
Feature extraction
Fault diagnosis
Extreme learning machine (ELM)
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向混合属性数据集的改进半监督FCM聚类方法
被引量:8
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作者
李晓庆
唐昊
司加胜
苗刚中
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机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2259-2268,共10页
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基金
国家重点研发计划(2017YFB0902600)
国家自然科学基金(61573126)资助~~
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文摘
针对混合属性数据集聚类精度低的问题,本文提出一种基于改进距离度量的半监督模糊均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)算法.首先,在数据集中针对类别属性进行预处理,并设置相应的相异度阈值;将传统聚类距离度量与改进的Jaccard距离度量结合,确定混合属性数据集的距离度量函数;最后,将所得距离度量函数与传统半监督FCM算法相结合,并在滚动轴承的不同复合故障数据的特征集中进行聚类.实验表明,该算法能在含无序属性的混合属性数据集的聚类中取得更好的聚类效果.
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关键词
混合属性
相异度阈值
模糊均值聚类
Jaccard
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Keywords
Mixed attributes
dissimilarity threshold
fuzzy C-means (FCM)
Jaccard
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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