【摘 要】
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针对大型设备旋转部件故障模式复杂难以识别的特点,给出一种基于混沌与模糊最大似然估计（Fuzzy maximum likelihood estimates,FMLE）聚类相结合的机械故障自动识别方法。利用混
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针对大型设备旋转部件故障模式复杂难以识别的特点,给出一种基于混沌与模糊最大似然估计（Fuzzy maximum likelihood estimates,FMLE）聚类相结合的机械故障自动识别方法。利用混沌振子在非平衡相变对小信号非常敏感,而对噪声和高频信号具有强免疫力的特点,可检测出微弱的周期故障特征信号的频率信息,并将其作为故障特征矢量输入模糊聚类分类器进行聚类分析。同时针对传统的模糊C均值（Fuzzy center means,FCM）聚类算法只适用于球形或者类球形数集分布的缺陷,将基于最大似然估计
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