【摘 要】
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滚动轴承是旋转机械的重要零部件,针对其故障情况十分复杂的问题,提出一种基于多尺度模糊熵(MFE)与自组织模糊逻辑分类器(SOF)的故障诊断方法.首先利用MFE从轴承振动信号中提
【机 构】
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中北大学机械工程学院,太原030051;中车永济电机有限公司,山西永济044502
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滚动轴承是旋转机械的重要零部件,针对其故障情况十分复杂的问题,提出一种基于多尺度模糊熵(MFE)与自组织模糊逻辑分类器(SOF)的故障诊断方法.首先利用MFE从轴承振动信号中提取20个尺度的故障特征,然后利用SOF对提取的故障特征进行分类.通过凯斯西储大学的轴承实验数据验证该方法的有效性,最后将SOF的分类结果与最小二乘支持向量机(LSSVM)的分类结果进行对比.实验结果表明:该方法具有更高的分类精度,达到了95%.
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