基于复杂网络社团聚类的故障模式识别方法研究

摘要：

复杂网络是近年兴起的一种新的理论,已迅速渗透到从自然科学到工程科学等多个领域.从复杂网络社团结构的本质特性出发,将故障样本抽象为网络节点,样本与样本之间的联系抽象为边,建立故障数据网络模型.利用复杂网络节点关联度的概念选取社团初始聚类中心,利用欧氏距离函数实现网络社团初始划分,设计社团区分准则函数,并引入模块性合并指标变化进行同类社团合并,最终实现准确的社团聚类与故障诊断.滚动轴承故障诊断实例验证了方法的有效性.

关键词：复杂网络、社团聚类、故障诊断、模式识别

所属期刊栏目：32

分类号：TH165+.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目51175169;湖南科技大学研究生创新基金项目S120015

在线出版日期：2013-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：129-133,138