全矢—模糊聚类及其在故障诊断中的应用研究

发布时间：2017-07-28 13:24

  本文关键词：全矢—模糊聚类及其在故障诊断中的应用研究

  更多相关文章： 全矢谱 模糊聚类 密度函数法 核函数 遗传算法 均匀设计 聚类有效性指标 故障诊断

【摘要】：近年来,旋转机械设备日益大型化、智能化和复杂化,继而针对这些设备展开的状态监测和故障诊断技术也愈加重要。基于同源信息融合的全矢谱分析技术,对多通道的数据进行了融合,能够正确反映转子的真实运动,且与传统的谱分析具有兼容性。同时由于数值算法简单、稳健、快速,更利于进行智能故障诊断。模糊聚类算法是模式识别的一种,作为该类算法中最经典的一种—模糊C均值(FCM)算法,因其对数据集结构及初始值的敏感性,很难得到最佳聚类,鉴于此本文提出了两种改进算法。本文以全矢谱分析为基础,结合改进的FCM算法,并将其应用于旋转机械的故障识别中。主要研究工作如下： 1、介绍了全矢谱体系中的平面全矢谱理论及其数值算法；用实验验证了基于全矢谱方法的故障诊断的优势；提出了基于全矢谱技术的特征提取方法,为模糊聚类的准确分类奠定了基础。 2、引入密度函数法和核函数法,提出了基于密度函数的模糊核聚类方法(DKFCM),对经典的FCM算法进行了改进,并给出了DKFCM算法的具体步骤。将全矢谱和DKFCM算法结合起来应用于旋转机械的故障诊断中,给出了具体的故障分类流程。用实验验证了新方法的有效性及相对于传统方法的优势：更高的分类的准确率、更少的迭代次数。 3、把遗传算法和均匀设计法引入经典的FCM算法中,提出了一种新的均匀遗传模糊聚类算法(UGAFCM)。用全矢谱技术做特征提取,用UGAFCM算法建立分类器,建立了全矢—UGAFCM故障诊断方法的数学模型,给出了具体的诊断流程图。通过实验研究验证了新方法对测试样本进行分类的可行性及有效性。 4、鉴于故障诊断中,故障种类很难事先确定这一特点,本文引入了聚类有效性指标。由于聚类有效性指标具有领域相关性,在此对适用于旋转机械常见故障的分类的有效性指标进行了初步探讨。
【关键词】：全矢谱 模糊聚类 密度函数法 核函数 遗传算法 均匀设计 聚类有效性指标 故障诊断
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-21
• 1.1 课题的来源、提出及意义10-12
• 1.1.1 课题的来源10
• 1.1.2 课题的提出和意义10-12
• 1.2 故障诊断技术的发展历程12-13
• 1.3 全信息技术的研究现状13-17
• 1.3.1 全息谱技术简介及其发展概况13-14
• 1.3.2 全频谱技术简介及其发展概况14-16
• 1.3.3 全矢谱技术简介及其发展概况16-17
• 1.4 模糊聚类方法发展概况及其在故障诊断中的应用17-19
• 1.5 本文的结构安排19-21
• 2 平面全矢谱分析技术21-33
• 2.1 概述21
• 2.2 全矢谱技术理论基础21-27
• 2.3 全矢谱技术的数值算法27-29
• 2.4 全矢谱技术的工程应用实例29-31
• 2.5 基于全矢谱技术的特征提取方法31-32
• 2.6 本章小结32-33
• 3 全矢—模糊核聚类故障诊断方法研究33-44
• 3.1 概述33
• 3.2 模糊C均值聚类方法(FCM)33-36
• 3.2.1 聚类目标函数34-36
• 3.2.2 模糊C均值算法36
• 3.3 引入密度函数法的模糊核聚类算法(DKFCM)36-40
• 3.3.1 核方法37-38
• 3.3.2 基于核方法的模糊聚类算法(KFCM)38-39
• 3.3.3 密度函数法(DFM)39-40
• 3.4 全矢—模糊核聚类方法研究及应用实例40-43
• 3.4.1 全矢—模糊核聚类方法及其有效性分析40-41
• 3.4.2 全矢—模糊核聚类在旋转机械故障诊断中的应用41-43
• 3.5 本章小结43-44
• 4 全矢—均匀遗传模糊聚类故障诊断方法研究44-54
• 4.1 概述44-45
• 4.2 遗传算法运行过程(GA)45-48
• 4.2.1 遗传算法的数学模型和基本运算流程45-47
• 4.2.2 遗传算法的基本操作47-48
• 4.3 引入均匀设计方法的遗传模糊聚类算法(UGAFCM)48-51
• 4.3.1 遗传模糊算法(GAFCM)48-49
• 4.3.2 均匀设计法优化GAFCM中的参数49-51
• 4.4 全矢—均匀遗传模糊聚类故障诊断方法及应用研究51-53
• 4.4.1 全矢—均匀遗传模糊聚类故障诊断方法52
• 4.4.2 实验分析52-53
• 4.5 本章小结53-54
• 5 模糊聚类有效性评价54-66
• 5.1 聚类有效性分析54-56
• 5.1.1 聚类有效性的概念及其分类54-55
• 5.1.2 模糊聚类有效性研究及其发展55-56
• 5.2 模糊聚类中常用的有效性指标56-59
• 5.3 模糊聚类有效性指标在故障诊断中的应用59-65
• 5.4 本章小结65-66
• 6 总结与展望66-69
• 6.1 本文的主要工作总结及创新点66-67
• 6.1.1 本文主要内容及总结66-67
• 6.1.2 本文创新点67
• 6.2 展望67-69
• 参考文献69-74
• 致谢74-75
• 个人简历 在校期间发表的学术论文及研究成果75

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 何大阔,王福利,张春梅;基于均匀设计的遗传算法参数设定[J];东北大学学报;2003年05期

2 裴继红,范九伦,谢维信;聚类中心的初始化方法[J];电子科学学刊;1999年03期

3 胡方霞;谢志江;岳茂雄;;混沌粒子群优化模糊聚类的旋转机械故障诊断[J];重庆大学学报;2011年06期

4 韩捷;石来德;董辛e，

本文编号：584270