【摘 要】
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为了有效地对机械设备运行状态进行监测,进而对其性能退化状态进行识别,提出一种基于形态多重分形维数（MMFD）与模糊C均值聚类（FCM）的性能退化状态识别方法;该方法首先计算机械设
【机 构】
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商丘师范学院计算机与信息技术学院,军械工程学院
【基金项目】
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河南省基础与前沿技术研究计划项目（132300410385）
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为了有效地对机械设备运行状态进行监测,进而对其性能退化状态进行识别,提出一种基于形态多重分形维数（MMFD）与模糊C均值聚类（FCM）的性能退化状态识别方法;该方法首先计算机械设备振动信号的形态多重分形维数,以此作为性能退化特征指标;该特征指标能够有效反映峰值在振动信号中概率分布的不均匀程度,从而定量描述振动信号的性能退化状态,并且与多重形态分形维数相比,利用数学形态学计算的MMFD精度更高,计算速度更快;在此基础上,鉴于不同退化状态之间的模糊性,针对性地采用模糊C均值聚类方法对特征指标进行模糊聚类,从而
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