基于EMD和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断
来源期刊：昆明理工大学学报(自然科学版)2009年第6期
论文作者：周川 伍星 刘畅 贺玮
文章页码：34 - 39
关键词：滚动轴承;经验模态分解;模糊C均值聚类;奇异值分解;故障诊断;
摘 要：针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解的特征提取与模糊C均值(FCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对滚动轴承振动信号进行EMD分解,组成初始特征向量矩阵;并对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值作为故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别.实验结果分析表明,该方法能有效地进行滚动轴承故障诊断.
周川，伍星，刘畅，贺玮
昆明理工大学机电工程学院
摘 要：针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解的特征提取与模糊C均值(FCM)聚类的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对滚动轴承振动信号进行EMD分解,组成初始特征向量矩阵;并对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值作为故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别.实验结果分析表明,该方法能有效地进行滚动轴承故障诊断.
关键词：滚动轴承;经验模态分解;模糊C均值聚类;奇异值分解;故障诊断;
