【摘 要】
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针对滚动轴承信号非线性和非高斯性的特点,提出了基于自回归滑动平均（ARMA）模型双谱分布特征与模糊c均值（FCM）聚类分析的故障识别方法.首先,利用经验模态分解改善信号,对获得的信
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院,广州市特种机电设备检测研究院
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2009BAK58802）
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针对滚动轴承信号非线性和非高斯性的特点,提出了基于自回归滑动平均（ARMA）模型双谱分布特征与模糊c均值（FCM）聚类分析的故障识别方法.首先,利用经验模态分解改善信号,对获得的信号主分量建立ARMA模型;然后,对ARMA模型进行双谱分析;最后,以阈值化的双谱分布二值图为特征向量,借助FCM聚类算法构建类模板与最近邻模板分类器,实现故障识别.滚动轴承实例诊断结果表明,该方法能准确地判断轴承的实际性态,是一种有效的故障识别方法.
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