基于斜率关联度的模式识别方法及滚动轴承故障诊断应用

模式识别的首要问题是特征提取,在特征提取过程中,是否可以找到有效区分不同模式的特征,对模式识别的准确率有至关重要的影响。特征向量在高维可视化过程中,每一类都有自己固有的几何形态,在原有特征的基础上,可以进一步从斜率的角度反映每一类的形状,为此提出一种基于斜率关联度的模式识别方法,利用UCI机器学习数据库中的Iris数据集进行了模式识别效果分析,得到了较高的识别准确率。将基于斜率关联度的模式识别方法应用于滚动轴承故障诊断,同样得到了较理想的故障诊断效果。

基于灰色关联度的聚类分析机械故障诊断方法

本文以灰色系统理论中的关联分析方法为基础．建立了评价待分析体系的聚类方法，并将该方法应用于机械故障诊断模式识别。实际诊断表明，该方法是一种行之有效的简便方法．

透平机械中旋转碰磨与图象识别

本文简要介绍透平机械中旋转碰磨故障,并应用灰色系统关联分析的方法,计算了单盘模拟转子和实物转子在外力作用下的碰磨振动响应,结果表明,碰磨力的大小与关联度成反比例。