基于云理論及GG聚類的滾動軸承故障辨識方法

摘要： 為了探討不同特征對區(qū)分滾動軸承故障狀態(tài)貢獻的大小，在特征層面上使軸承的定性概念與定量數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)，以達到敏感特征提取的目的，將云理論引入到滾動軸承的特征篩選中，并將所提方法結(jié)合GG(Gath-Geva，簡稱GG)聚類應(yīng)用于滾動軸承的故障辨識。首先，對濾波消噪后的振動信號提取高維原始特征集，建立滾動軸承在不同運行狀態(tài)下的云分布模型；然后，利用正向云發(fā)生器分別求出不同樣本下各特征對... （共8頁）