基于AVMD与DPC-FCM的旋转机械无监督故障诊断方法

摘要：

目的 针对旋转机械故障诊断过程中存在故障信号特征提取困难、故障诊断过程有标签数据较少、故障诊断准确率低等问题,提出自适应变分模态分解算法(Adaptive Variational Mode Decomposition,AVMD)与密度峰值算法优化的模糊C均值算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks Optimizing Fuzzy C-Means,DPC-FCM)结合的无监督诊断方法.方法 首先,将多尺度排列熵与峭度相结合的综合系数作为适应度函数,对VMD算法的惩罚因子alpha和模态个数K进行参数寻优,提取分解后本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的平均样本熵与平均模糊熵,并输入至聚类算法中.其次,提出利用密度峰值聚类算法确定 FCM 的初始聚类中心,降低聚类结果的随机性.结果 将提出的无监督故障诊断模型应用到滚动轴承试验信号中,实现了准确的故障诊断.结论 AVMD 在故障提取方面具有优越性,同时 DPC 算法可以有效提高FCM算法无监督聚类的准确性,二者结合可以有效实现旋转机械故障的智能分类.

关键词：变分模态分解算法、模糊C均值、密度峰值聚类、旋转机械、故障诊断

所属期刊栏目：21

分类号：TH133.3

在线出版日期：2024-02-01（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：114-120