【摘 要】
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针对滚动轴承的运行状态识别问题,利用典型D P混合模型良好的聚类特性,提出了基于DPMM的滚动轴承运行状态识别算法,并推导了算法聚类的详细步骤。利用轴承状态监测数据进行了
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51405246),江苏省自然科学基金项目(BK20151271),江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX17_1913),南通市应用基础研究项目(GY12016010)
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针对滚动轴承的运行状态识别问题,利用典型D P混合模型良好的聚类特性,提出了基于DPMM的滚动轴承运行状态识别算法,并推导了算法聚类的详细步骤。利用轴承状态监测数据进行了验证和分析,结果表明:DPMM算法不依赖于训练样本,模型结构能够随着观测数据的变化实现自适应变化和动态调整,自动识别轴承的运行状态数;同时,识别结果不依赖于DPMM算法初始参数的选择,具有较强的稳定性和适应性。
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