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题名基于复杂网络聚类的提升机主轴系统故障诊断
被引量：15
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作者
董磊
石瑞敏
曾志强
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机构
中北大学机械与动力工程学院
先进制造技术山西省重点实验室
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期688-693,809,共6页
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基金
山西省基础研究计划青年科技研究基金资助项目(2014021024-4)
中北大学科学研究基金资助项目(XJJ2016004)
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文摘
针对摩擦提升机主轴系统故障耦合、特征微弱且故障样本不易获得的问题,提出一种基于复杂网络聚类的故障诊断方法。该方法从故障数据表现出社团结构的本质出发,以各数据样本为节点,样本间相似度为有权边,构建加权无向复杂网络模型。将欧氏空间的距离概念推广到样本的相似性度量上提出广义Ward距离,并以此为划分准则,采用凝聚型合并过程实现网络模型中社团的聚类,即故障样本的模式识别。对主轴系统过载、滚动轴承元件故障及减速器齿轮磨损的分析结果表明,该方法能准确对已知故障类型数据进行聚类,且在过程中不预设类别数,为收集异常数据以便未知故障的发现与诊断提供了数据支持。与多元支持向量机与快速Newman算法的对比结果表明,该方法具有更高的识别精度与效率。
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关键词
复杂网络聚类
社团结构
故障诊断
广义Ward距离
主轴系统
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Keywords
complex network clustering
community structure
fault diagnosis
generalized Ward distance
spindle system
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分类号
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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