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本文详细介绍了四分位偏差(QD)分形维算法，提出将此特征量与计算过程中产生的截距组成特征向量，以用于齿轮故障分类.将此特征向量与GK模糊聚类算法相结合，对实测齿轮振动信号进行分类，实验结果表明此方法能正确的对常见齿轮故障模式进行识别，具有较好的抗噪能力。
基于QD分形维和模糊聚类的齿轮故障识别研究
【摘 要】
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本文详细介绍了四分位偏差(QD)分形维算法，提出将此特征量与计算过程中产生的截距组成特征向量，以用于齿轮故障分类.将此特征向量与GK模糊聚类算法相结合，对实测齿轮振动信号进
【机 构】
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武汉科技大学,机械自动化学院,武汉,430081
【出 处】
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第五届全国信息获取与处理学术会议
【发表日期】
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2007年期
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