EMD模糊聚类法及在滚动轴承故障诊断中的应用
蒋玲莉1
刘义伦2
李学军3
陈安华3
1.湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室,湖南湘潭411201;中南大学机电学院,长沙4100832.中南大学机电学院,长沙,4100833.湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室,湖南湘潭,411201
摘要：轴承故障是导致旋转机械失效的重要原因,故障诊断对保障轴承正常运行至关重要.文中提出经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和模糊聚类相结合的滚动轴承故障诊断方法,以经验模态分解所得内禀模态函数能量值作为特征向量建立模糊关系矩阵,基于欧氏距离建立模糊相似矩阵,基于传递闭包法建立模糊等价矩阵,利用λ截矩阵实现聚类分析与模式识别.实例验证该方法可对不同故障状态的滚动轴承准确分类,实现故障诊断,诊断过程简单、准确、有效,具有一定的实用价值.
关键词：滚动轴承经验模态分解(empirical mode decompositionEMD)模糊聚类故障诊断
分类号：TH133.33(机械零件及传动装置)TH165.3(机械制造工艺)
资助基金：国家自然科学基金(50775070)国家高技术研究发展计划（863计划）(2007AA04Z415)湖南省自然科学基金-湘潭市联合基金重点项目(09JJ8005)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 650-654 )
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