10.3969/j.issn.1674-2192.2012.05.012
基于EMD分形维数与模糊C均值聚类的柴油机故障诊断
针对柴油机表面振动信号的非平稳性和特征参数的模糊性特点,提出将经验模态分解EMD分形维数和模糊C均值聚类相结合的方法,用于柴油机机械故障的特征提取和模式识别.首先将振动信号进行经验模态分解,根据相关系数因子大小选择反映故障特征信息的固有模态分量,计算这些分量的分形维数并将其作为故障特征向量,然后对这些特征向量标准化并进行模糊聚类,得到分类矩阵和聚类中心,最后通过计算待测故障样本与已知故障样本聚类中心的贴近度,实现故障模式识别.故障诊断实例表明,该方法能有效地诊断柴油机故障.
经验模态分解、分形维数、模糊C均值聚类、柴油机、故障诊断
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TK428(内燃机)
2013-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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