【摘 要】
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旋转机械结构复杂,振动信号信噪比低且多为非平稳非线性的多分量信号,出现故障时难以进行有效的诊断.鉴于此,本文提出了一种基于多分辨经验模式分解(Multi-resolution Empiri
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京102249
【出 处】
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2012年全国振动工程及应用学术会议
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旋转机械结构复杂,振动信号信噪比低且多为非平稳非线性的多分量信号,出现故障时难以进行有效的诊断.鉴于此,本文提出了一种基于多分辨经验模式分解(Multi-resolution Empirical Mode Decomposition,MEMD)和模糊C均值聚类(FCM)相结合的故障诊断方法.首先运用MEMD方法对振动信号进行分解,选取有效IMF分量进行特征提取,然后利用FCM方法对特征向量进行聚类分析,以识别旋转机械的运行状态.实验应用结果表明,该方法可以有效地对非平稳信号进行特征提取,故障状态识别高效、准确,很好地实现了旋转机械的故障诊断.
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