10.3969/j.issn.1000-3932.2019.04.010
基于CEEMD和GG聚类的轴承故障识别方法
为提高复杂工况下滚动轴承故障识别率,提出一种基于互补总体平均经验模态分解(CEEMD)和GG聚类的轴承故障诊断方法.用CEEMD方法对原始采样信号进行分解,并选择包含故障特征丰富的IMF分量求解近似熵,最后将近似熵作为特征向量输入GG聚类分析器中对轴承故障类型进行分类与识别.验算分析结果证实该方法能够有效提高复杂工况下滚动轴承的故障识别精度.
滚动轴承、CEEMD方法、GG聚类、近似熵、故障识别
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TH45(气体压缩与输送机械)
国家自然科学基金项目61663017
2019-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
291-295
