一种对称极坐标图像模糊C均值聚类的电主轴失衡故障诊断方法

摘要：

为解决电主轴转子不平衡故障的可视化智能识别问题,提出了一种对称极坐标图像和模糊C均值(FCM)聚类相结合的失衡故障诊断新方法.首先对转子时域振动信号进行经验模态分解降噪,按对称极坐标方法将其转化为二维雪花图像,通过灰度共生矩阵,提取雪花图像二维特征参数;然后对已知样本信号的特征参数组建故障特征向量,标准化后作为FCM输入,得到分类矩阵和聚类中心;最后计算待测样本和已知故障样本聚类中心贴进度,实现失衡故障识别和分类.在某电主轴系统平台上完成了1 800 r/min时转子3种不同失衡状态的诊断试验,在对45组小样本识别中该方法的分类准确率达到73％.

关键词：电主轴、不平衡、对称极坐标、模糊C均值聚类、故障诊断

所属期刊栏目：53

分类号：TH113.1;TH17

资助基金：国家自然科学基金资助项目51605380;陕西省重点研发计划资助项目2019GY-093;陕西省博士后科研基金资助项目2016BSHYDZZ08

在线出版日期：2020-01-10（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：57-62,86