改进K均值模拟退火聚类算法的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-08-21 00:26

  本文关键词：改进K均值模拟退火聚类算法的滚动轴承故障诊断

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【摘要】：为解决传统聚类分析方法 K均值易求得最优局部解而非最优全局解的问题,引入一种新的中心点交换机制,提出将K均值与模拟退火法相结合的改进K均值模拟退火算法。该算法既继承了K均值可调整聚类中心的特点,又利用模拟退火法跳出最优局部解,能为故障诊断提供一种新思路。论文采用gr120数据首先验证了该算法的可靠性。然后基于该算法构建了滚动轴承振动故障诊断模型,接着采用美国凯斯西储大学轴承数据中心滚动轴承数据对算法及模型进行了应用验证,验证结果表明该方法能够诊断出滚动轴承的典型故障。
【作者单位】： 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;
【关键词】： K均值 模拟退火 聚类分析 故障诊断
【基金】：贵州省重大基础研究项目(黔科合JZ字[2014]2001) 贵州省自然科学基金项目(黔科合J字[2015]2043号) 贵州省高端装备产业技术军民融合协同创新中心建设项目(黔教合协同创新字[2015]02) 贵州省工业攻关计划项目(黔科合GZ字[2015]3034号) 贵州省机场集团有限公司贵州省机场系统智能化控制技术应用工程研究中心建设项目 贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2016]2327号) 铜仁市农业科技攻关项目(铜市科研[2016]17号-8) 贵州大学研究生创新基金(研理工2016025)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 0引言随着中国制造2025的提出,制造行业迎来了新的机遇,越来越多的机械设备应用于各个行业。但机械故障的发生会影响生产效率,造成经济损失。因此,进行机械故障诊断显得尤为重要。聚类分析是重要的数据挖掘与模式识别方法,目的是寻找数据集中所包含的簇结构,根据数据属性,将数

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本文编号：709776