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基于MMFD-FCM的退化狀態(tài)識別方法及其應用研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.商丘師范學(xué)院 計算機與信息技術(shù)學(xué)院, 河南 商丘 476000; ;2.軍械工程學(xué)院, 石家莊 050003)

作者簡(jiǎn)介:

李海濤(1978),男,河南長(cháng)垣人,講師,碩士研究生,主要從事嵌入式系統,圖像視頻處理,計算機網(wǎng)格應用方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP306

基金項目:

河南省基礎與前沿技術(shù)研究計劃項目(132300410385)。


Degraded Status Recognition Method Based on MMFD-FCM  and Its Application Research
Author:
Affiliation:

1, Wangbing2 [JZ(][WT5”BZ](1.Shangqiu Normal University,College of Computer and Information Technology, Shangqiu 476000,China; ;2.Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003,China)[JZ)]

Fund Project:

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    摘要:

    為了有效地對機械設備運行狀態(tài)進(jìn)行監測,進(jìn)而對其性能退化狀態(tài)進(jìn)行識別,提出一種基于形態(tài)多重分形維數(MMFD)與模糊C均值聚類(lèi)(FCM)的性能退化狀態(tài)識別方法;該方法首先計算機械設備振動(dòng)信號的形態(tài)多重分形維數,以此作為性能退化特征指標;該特征指標能夠有效反映峰值在振動(dòng)信號中概率分布的不均勻程度,從而定量描述振動(dòng)信號的性能退化狀態(tài),并且與多重形態(tài)分形維數相比,利用數學(xué)形態(tài)學(xué)計算的MMFD精度更高,計算速度更快;在此基礎上,鑒于不同退化狀態(tài)之間的模糊性,針對性地采用模糊C均值聚類(lèi)方法對特征指標進(jìn)行模糊聚類(lèi),從而有效識別性能退化狀態(tài);將該方法應用于滾動(dòng)軸承全壽命周期振動(dòng)信號中,分析結果驗證了該方法的有效性。

    Abstract:

    In order to monitor mechanical equipment operational condition, and then indentify the performance degradation, a performance degradation identification method based on MMFD and FCM is proposed in this paper. For this method, MMFD of mechanical equipment vibrating signal is calculated and chosen as performance degradation characteristic index first. Multi-fractal dimension of vibration signal can reflect the peaks’ non uniform probability distribution in the entire signal, and it can quantitative characterize the vibration intensity in the process of performance degradation. Compared with multi-fractal dimension, MMFD calculated based on mathematical morphology has a better performance in precision and computation speed. On this basis, in consideration of the fuzziness among different performance degradation, FCM is introduced into fuzzy clustering for characteristic index, and performance degradation could be recognized effectively. The rolling bearing whole life data verifies the validity of these methods above.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李海濤,王冰.基于MMFD-FCM的退化狀態(tài)識別方法及其應用研究計算機測量與控制[J].,2014,22(9):2882-2885.

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歷史
  • 收稿日期:2014-04-29
  • 最后修改日期:2014-06-09
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-18
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