全矢-模糊聚类及其在故障诊断中的应用研究

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近年来,旋转机械设备日益大型化、智能化和复杂化,继而针对这些设备展开的状态监测和故障诊断技术也愈加重要。基于同源信息融合的全矢谱分析技术,对多通道的数据进行了融合,能够正确反映转子的真实运动,且与传统的谱分析具有兼容性。同时由于数值算法简单、稳健、快速,更利于进行智能故障诊断。模糊聚类算法是模式识别的一种,作为该类算法中最经典的一种—模糊C均值(FCM)算法,因其对数据集结构及初始值的敏感性,很难得到最佳聚类,鉴于此本文提出了两种改进算法。本文以全矢谱分析为基础,结合改进的FCM算法,并将其应用于旋
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