网格细化小波聚类在航空发动机转子系统故障诊断中的应用

发布时间：2018-06-20 01:07

  本文选题：航空发动机 + 转子系统　； 参考：《机床与液压》2016年11期

【摘要】：为了能够更加准确地判断出故障类型、提高聚类精度,对故障诊断准确度即聚类精度进行分析之后,提出了网格细化的小波聚类算法,即将网格拆分技术运用到小波聚类算法,对算法运行过程中的特征空间网格单元进行"网格细化"以此来对边界点进行提取,并对改进前后算法的聚类精度进行验证。结果表明:改进后的小波聚类算法能够得到比原始小波聚类算法更加精确的聚类结果。
[Abstract]:In order to judge the fault type more accurately and improve the clustering accuracy, after analyzing the accuracy of fault diagnosis, the wavelet clustering algorithm of mesh thinning is put forward, that is, the grid splitting technology is applied to wavelet clustering algorithm. In order to extract the boundary points, the mesh thinning of the feature space mesh cells in the running process of the algorithm is carried out, and the clustering accuracy of the improved algorithm is verified. The results show that the improved wavelet clustering algorithm can obtain more accurate clustering results than the original wavelet clustering algorithm.
【作者单位】： 南昌航空大学航空制造工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51365040) 航空科学基金资助项目(2013ZD56009) 江西省自然科学基金资助项目(20151BAB206060)
【分类号】：V263.6

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本文编号：2042197