EWT多尺度排列熵与GG聚类的轴承故障辨识方法

doi:10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2019.02.028

CORC > 兰州理工大学 > 兰州理工大学 > 机电工程学院

	EWT多尺度排列熵与GG聚类的轴承故障辨识方法
	赵荣珍; 李霁蒲; 邓林峰
刊名	振动.测试与诊断
	2019-04-15
卷号	39 期号:2019年02期页码:416-423+451
关键词	经验小波变换多尺度排列熵相关性分析 GG聚类
ISSN号	ISSN：1004-6801
DOI	10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2019.02.028
英文摘要	针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳性特点导致的故障类别难以辨识问题,提出一种基于经验小波变换、多尺度排列熵、GG(Gath-Geva,简称GG)聚类算法相结合的故障诊断方法。首先,采用经验小波变换对滚动轴承的原始信号进行分解、得到若干个固有模态分量,初步提取滚动轴承的状态特征值;其次,通过相关性分析选择最优模态分量,并在多个尺度下计算其排列熵值;最后,运用主成分分析对高维熵值特征向量进行可视化降维、并输入到GG聚类算法中,实现对滚动轴承的故障辨识。与其他模式组合方法进行比较的结果表明,本研究提出的故障辨识方法具有聚类结果的类内紧致性更好的优点。
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WOS研究方向	Engineering
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6476193
状态	已发表
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/678]
专题	机电工程学院
作者单位	兰州理工大学机电工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	赵荣珍,李霁蒲,邓林峰. EWT多尺度排列熵与GG聚类的轴承故障辨识方法[J]. 振动.测试与诊断,2019,39(2019年02期):416-423+451.
APA	赵荣珍,李霁蒲,&邓林峰.(2019).EWT多尺度排列熵与GG聚类的轴承故障辨识方法.振动.测试与诊断,39(2019年02期),416-423+451.
MLA	赵荣珍,et al."EWT多尺度排列熵与GG聚类的轴承故障辨识方法".振动.测试与诊断 39.2019年02期(2019):416-423+451.