【摘 要】
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本文使用蚁群优化算法进行模式识别,达到滚动轴承故障诊断的目的.文章分别通过聚类中心法及信息素矩阵法判断测试信号是否发生故障以及具体故障类别,其中聚类中心法基于欧氏
【机 构】
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北京化工大学机电工程学院,北京,100029
【出 处】
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第24届全国振动与噪声高技术及应用学术会议
论文部分内容阅读
本文使用蚁群优化算法进行模式识别,达到滚动轴承故障诊断的目的.文章分别通过聚类中心法及信息素矩阵法判断测试信号是否发生故障以及具体故障类别,其中聚类中心法基于欧氏距离进行故障类型识别,信息素矩阵法基于信息素数值进行识别.所使用的数据是风机滚动轴承正常(N)、内圈故障(IRF)、外圈故障(ORF)、滚动体故障(RF)4种状态下振动信号的频域特征参数.分析结果表明,两种方法均可成功识别故障类型.
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