matlab提取滚动轴承故障特征
为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征,提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法,采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解,利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征,通过FCM形成标准聚类中心,采用海明贴近度对测试样本进行分类,并通过计算分类系数和“卜均模糊嫡对分类性能进行评价,将该方法 应用于滚动轴承变负荷故障诊断。通过与基于经验模态分解的特征提取方法对比,该方法对标准FCM初始化条件小敏感,在同负荷故障诊断中表现出更好的分类性能 变负荷故障诊断时,除外圈故障特征线发生明显迁移,其他测试样本故障特征线仍在原聚类中心附近,整体故障识别率保持在100 ,因此,该方法能精确、稳定提取故障特征,为实际滚动轴承智能故障诊断提供参考。
文件列表
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cluster_VMD&FCM_casedat/FCMClus2t.m , 5063
cluster_VMD&FCM_casedat/KFCMClust.m , 6369
cluster_VMD&FCM_casedat/MI.m , 791
cluster_VMD&FCM_casedat/Main.fig , 15202
cluster_VMD&FCM_casedat/Main.m , 29990
cluster_VMD&FCM_casedat/VMD.m , 4645
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cluster_VMD&FCM_casedat/cluster_SAME_con_VMD_casedata.m , 6137
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cluster_VMD&FCM_casedat/cluster_var3_con_VMD_casedata.asv , 6603
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cluster_VMD&FCM_casedat/hua_fft1.m , 713
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cluster_VMD&FCM_casedat/imssdata.mat , 185480
cluster_VMD&FCM_casedat/initfcm.m , 283
cluster_VMD&FCM_casedat/labview_data.m , 2700
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cluster_VMD&FCM_casedat/matlab1.dat , 151572
cluster_VMD&FCM_casedat/muting.m , 2250
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cluster_VMD&FCM_casedat/stepfcm11.m , 1257
cluster_VMD&FCM_casedat/stepfcm_hxm.m , 1766
cluster_VMD&FCM_casedat/test.m , 3321
cluster_VMD&FCM_casedat/test2.m , 4822相关文章:
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