【摘 要】
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针对滚动轴承故障诊断中,用振动信号的总体经验模式分解（EEMD）方法分解后的熵特征向量维数高,且样本熵（SE）计算效率差等问题,提出了一种基于EEMD排列熵（PE）的主成分分析（PCA）-GK滚动
【机 构】
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广东电网有限责任公司电力科学研究院,武汉大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61201168)
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针对滚动轴承故障诊断中,用振动信号的总体经验模式分解（EEMD）方法分解后的熵特征向量维数高,且样本熵（SE）计算效率差等问题,提出了一种基于EEMD排列熵（PE）的主成分分析（PCA）-GK滚动轴承聚类故障诊断组合方法。首先,使用EEMD方法将信号分解为若干个固有模态函数（IMFs）,使用PE/SE计算其IMFs熵值;然后,使用PCA对熵特征向量进行可视化降维,并作为模糊C均值（FCM）与GK聚类算法的输入,实现对滚动轴承的故障诊断。利用分类系数和平均模糊熵,对聚类结果进行了评价与对比,实验结果表明：本
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