10.3969/j.issn.1000-4653.2019.03.020
基于k-均值聚类的岸桥减速箱状态识别方法
针对岸桥起升减速箱故障频发的现状,提出一种基于k-均值聚类的载荷分类准则和健康状态识别方法.建立减速箱振动模型,通过振动信号来反映减速箱的运行状态.根据聚类中心的变化得到减速箱健康状态的发展趋势,并对实际故障数据进行分析.应用k-均值聚类对振动信号载荷状态进行分类,实现工况的可视化并对岸桥的载重量进行合理的安排.结果 表明:该方法不仅能够将振动信号的载荷状态进行合理的分类,而且能够实现对减速箱各个运行状态的诊断与识别.
岸桥减速箱、振动模型、k-均值聚类、状态识别
42
TH213.8(起重机械与运输机械)
国家高技术研究发展计划863计划2013AA041106;国家自然科学基金31300783;上海海事大学创新基金2016ycx063
2019-11-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
105-109