基于EEMD的样本熵的滚动轴承AP聚类故障诊断

发布时间：2018-05-16 22:18

  本文选题：总体均值经验模式分解 + 样本熵　； 参考：《仪表技术与传感器》2017年06期

【摘要】：针对滚动轴承聚类故障诊断需要事先确定聚类数目问题,提出了一种基于总体均值经验模式分解(EEMD)样本熵(SE)的相似近邻传播(AP)聚类故障诊断模型,该模型首先用EEMD方法将滚动轴承振动信号分解为一系列的内禀模式函数(IMFs),其次使用相关系数法确定IMF个数,然后使用SE计算其熵值,最后选择第1~3个IMF-SE值作为AP聚类算法的输入。实验结果表明:在没有预先划分聚类数目的情况下,AP聚类方法对滚动轴承的故障诊断效果较好。
[Abstract]:Aiming at the problem that the number of rolling bearing clustering fault diagnosis needs to be determined in advance, a similar nearest neighbor Propagation (APN) clustering fault diagnosis model based on the sample entropy of EEMD-based empirical model decomposition (EEMD) of population mean is proposed. In this model, the vibration signal of rolling bearing is decomposed into a series of intrinsic mode functions by EEMD method, then the number of IMF is determined by correlation coefficient method, and the entropy value is calculated by SE. Finally, the 1 ~ 3 IMF-SE value is selected as the input of AP clustering algorithm. The experimental results show that the AP clustering method is effective in fault diagnosis of rolling bearings without predividing the number of clusters.
【作者单位】： 武汉大学自动化系;
【基金】：国家自然科学基金项目(61201168)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：1898650