【摘 要】
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针对现有轴心轨迹特征用于转子故障程度判别识别精度低、效果差的问题,提出一种基于轴心轨迹象限信息熵的轴心轨迹特征提取新方法。该方法将轴心轨迹按象限划分为四个区域,分
【机 构】
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西安交通大学现代设计与轴承转子系统教育部重点实验室,西安交通大学机械工程学院智能仪器与监测诊断研究所,新疆大学机械工程学院
【基金项目】
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装备预研共用技术和领域基金(6140004030116JW08001);国家重点研发计划项目(2017YF0210504);国家自然科学基金(51775409;51421004;51365051)
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针对现有轴心轨迹特征用于转子故障程度判别识别精度低、效果差的问题,提出一种基于轴心轨迹象限信息熵的轴心轨迹特征提取新方法。该方法将轴心轨迹按象限划分为四个区域,分别计算四个区域的信息熵作为故障特征,然后使用模糊聚类进行故障模式识别和故障程度判别。通过分析网格划分程度对于聚类效果的影响,确定了象限信息熵获取过程中关键参数的确定方法,进而通过聚类中心初始化,改善了模糊C均值算法聚类效果不稳定的问题。通过在实验台进行不同故障不同程度的故障模拟实验,将提出的新指标与现有轴心轨迹特征进行对比,结果表明该方法在识别效
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