基于EEMD分解与PCA-FCM聚类的岸桥减速箱故障诊断方法

摘要：

针对岸边桥式起重机(岸桥)减速箱特征提取以及故障诊断问题,提出了一种集合经验模态分解(EEMD)与主成分分析(PCA)-模糊C均值(FCM)聚类的减速箱故障诊断组合方法.首先,通过EEMD分解将减速箱非线性、非平稳振动信号分解为若干个固有模态函数(IMF),提取每个IMF分量的多维故障特征;然后,使用主成分分析法对故障特征进行降维,并分析了减速箱振动信号的特征值与故障模式之间的关系,通过模糊C均值聚类算法对减速箱的状态进行识别.实验结果表明,EEMD-PCA-FCM方法对减速箱的3种状态有很高的识别准确率,表明该方法是一种准确有效的减速箱故障诊断方法.

关键词：故障诊断、岸桥减速箱、EEMD分解、模糊C均值聚类、主成分分析

所属期刊栏目：47

分类号：TN07(一般性问题)

资助基金：浙江省公益项目;浙江省衢州市科学技术局项目

在线出版日期：2021-04-30（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：101-106,111