文献类型：期刊文章

作　　者：张立国[1] 李盼[1] 李梅梅[2] 张淑清[1] 张志福[1]

机构地区：[1]燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室,秦皇岛066004 [2]东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院,秦皇岛066004

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金(61077071);河北省自然科学基金(F2011203207)资助项目

年　　份：2014

卷　　号：35

期　　号：11

起止页码：2624-2632

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20145200366132)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种本征时间尺度分解模糊熵和GG模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将滚动轴承的振动信号进行ITD分解,得到若干个固有旋转分量和一个趋势项。然后,将PR分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前3个含主要特征信息的PR分量,并将筛选的PR分量的模糊熵作为特征向量。最后,将特征向量输入到GG分类器中进行聚类识别。通过模糊熵、样本熵和近似熵对比,实验结果表明模糊熵能更好的表征故障信号的特征信息;通过GG聚类、GK聚类和FCM聚类对比,实验结果表明GG聚类效果明显优于FCM、GK的聚类效果。因此,实验证明了基于ITD模糊熵和GG聚类的滚动轴承故障诊断方法的有效性和优越性。

关 键 词：本征时间尺度分解  模糊熵 GG模糊聚类  故障诊断

分 类 号：TH17]