基于多重分形降趋算法与改进的K均值聚类滚动轴承故障诊断

摘要：

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出采用多重分形降趋算法计算多重分形谱参数作为特征参数,对比分析了多重分形降趋波动分析法及多重分形降趋移动平均法提取轴承故障特征的优劣性.并提出改进的K均值聚类分析对多重分形降趋算法提取的特征参数进行分类,从而实现轴承故障诊断的目的.运用滚动轴承公开数据对方法进行验证,提取时域特征与多重分形谱参数进行对比分析,并对两种多重分形降趋算法的效果进行对比分析,验证了多重分形降趋波动分析法与改进K均值聚类相结合对轴承故障诊断的有效性,为轴承故障诊断方法提供了一种新的尝试.

关键词：轴承、多重分形、K均值聚类、故障诊断

所属期刊栏目：39

分类号：TJ07(一般性问题)

资助基金：河北省自然科学基金资助项目E2015506012

在线出版日期：2019-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：473-479