模糊减法聚类在机组设备故障诊断的应用

发布时间：2017-07-30 21:22

  本文关键词：模糊减法聚类在机组设备故障诊断的应用

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【摘要】：大型复杂机械系统的机组设备的故障诊断时通过提取故障信号特征,对特征数据采用聚类处理,实现故障识别。数据聚类是故障诊断的基础,传统方法中,采用模糊C均值聚类进行复杂机组设备故障分类识别和诊断,模糊C均值聚类对初始值和噪声极为敏感,导致故障识别率不高。提出一种基于模糊减法聚类算法的复杂机组设备故障诊断方法。首先分析了复杂机组设备故障诊断原理,提取复杂机组设备的振动信息作为原始数据,以此数据为基础进行信号模型构建,结合现代信号处理技术,采用功率谱估计实现对振动信号的故障特征提取,以功率谱为故障特征,采用模糊减法聚类算法进行数据分类识别,实现故障诊断。仿真实验进行了性能验证,仿真结果表明,采用该算法能有效提高复杂机组设备的故障识别率,具有较好的故障诊断性能。
【作者单位】： 西安外事学院工学院;
【关键词】： 模糊减法聚类 复杂机组 故障诊断
【基金】：陕西省科技厅项目(2014jm8323) 西安外事学院教学改革项目(2015B08)
【分类号】：TH17;TP311.13
【正文快照】： 复杂机组设备的故障诊断时机械设备状态监测和管理的重要内容。而今,机械故障诊断已有近四十年的发展历史,机械设备故障诊断时应用数据检测手段,获取机组设备的振动、电流、电压、功率等工况数据,并采用有效的特征提取算法实现对机组设备的运行状态的判断和监测。随着信号处理

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本文编号：596141