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基于K-means和高斯混合模型聚类的齿轮箱故障识别研究

作者:王浩,刘胜兰,刘晨 日期:2021-09-23/span> 浏览:43 查看PDF文档

基于K-means和高斯混合模型聚类的齿轮箱故障识别研究*
王浩,刘胜兰,刘晨

(中国舰船研究院,北京 100192)



摘要:针对传统的基于振动信号的机械故障诊断技术过于复杂、诊断时间过长等问题,提出了结合K-means和高斯混合模型聚类方法的齿轮箱轴承和齿轮故障快速识别方法。首先,通过经验模态分解方法分解振动信号,利用相关分析选取了对振动信号局部特征表达最佳的IMF分量,IMF分量的均方根值和原始振动信号的均方根值,共同构成了振动信号特征集;然后,利用Kmeans算法确定了振动信号特征集的可分类别数;最后,基于振动信号特征集及其可分类别数,利用高斯混合模型聚类构造了齿轮箱运行状态的多维高斯分布函数,建立了齿轮箱在各运行状态下的从属概率模型,并根据从属概率大小,实现了齿轮箱故障的快速识别。实验和研究结果表明:针对实验环境下齿轮箱轴承和齿轮典型故障识别,基于Kmeans和高斯混合模型聚类的齿轮箱故障识别方法平均识别准确率为94.3%,高于基于模糊c均值聚类方法的故障识别平均准确率(84.5%)。

关键词:齿轮箱;K均值聚类;高斯混合模型聚类;故障识别

中图分类号:TH133.41    文献标识码:A    文章编号:1001-4551(2021)07-0873-06


本文引用格式:

王浩,刘胜兰,刘晨.基于K-means和高斯混合模型聚类的齿轮箱故障识别研究[J].机电工程,2021,38(7):873-878.

WANG Hao, LIU Sheng-lan, LIU Chen. Gearbox fault identification based on K-means and Gauss mixed model clustering[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2021,38(7):873-878.
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