关键词：故障诊断；滚动轴承；集总经验模态分解；形态谱；核模糊C均值聚类
摘 要：针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于集总经验模态分解(EEMD)、形态谱特征提取和核模糊C均值聚类(KFCMC)集成的故障诊断新方法。首先,对实测的滚动轴承振动信号进行EEMD分解,得到若干个代表不同振动模态的内禀模态函数(IMF);其次,基于峭度、能量和均方差三个评价指标,从分解得到的若干个IMF分量中选出含有故障特征信息最丰富的3个IMF分量作为诊断用的数据源;然后在选定尺度范围内提取每个IMF分量的形态谱平均值,将三个形态谱平均值构成一个三维特征向量,作为一个样本,形成样本集;最后,利用KFCMC完成对滚动轴承不同故障的分类识别。此外,为了对比说明该方法的识别效果,还将振动信号用经...
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