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摘要
为了提高自动扶梯链轮轴承故障诊断准确率,针对轴承振动信号特征提取方法的问题,本文使用经验模态对原始信号进行分解,通过包络谱方法选取优化分解后得到多个模态分量中的最优模态分量,引入多角度特征度量提取故障特征值。根据轴承振动信号数据的振动特性建立更趋向于故障特征类别信息的轴承信号特征组,避免了单一度量特征提取绝对化问题。使用模糊C均值聚类算法,让相似特性的样本数据聚类到同一簇区域,有效解决了单一度量分析无法表征出轴承振动信号复杂的内在特性问题。
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为了提高自动扶梯链轮轴承故障诊断准确率,针对轴承振动信号特征提取方法的问题,本文使用经验模态对原始信号进行分解,通过包络谱方法选取优化分解后得到多个模态分量中的最优模态分量,引入多角度特征度量提取故障特征值。根据轴承振动信号数据的振动特性建立更趋向于故障特征类别信息的轴承信号特征组,避免了单一度量特征提取绝对化问题。使用模糊C均值聚类算法,让相似特性的样本数据聚类到同一簇区域,有效解决了单一度量分析无法表征出轴承振动信号复杂的内在特性问题。
