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基于EMD分形维数与模糊C均值聚类的柴油机故障诊断 被引量：2

Fault Diagnosis of Diesel Engine Based on EMD-Fractal Dimension and Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm
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摘要 针对柴油机表面振动信号的非平稳性和特征参数的模糊性特点,提出将经验模态分解EMD分形维数和模糊C均值聚类相结合的方法,用于柴油机机械故障的特征提取和模式识别.首先将振动信号进行经验模态分解,根据相关系数因子大小选择反映故障特征信息的固有模态分量,计算这些分量的分形维数并将其作为故障特征向量,然后对这些特征向量标准化并进行模糊聚类,得到分类矩阵和聚类中心,最后通过计算待测故障样本与已知故障样本聚类中心的贴近度,实现故障模式识别.故障诊断实例表明,该方法能有效地诊断柴油机故障.
作者 张玲玲 任金成 周斌 乔龙 廖红云 陈祥龙
机构地区 军械工程学院火炮工程系 军事交通学院汽车工程系
出处 《军事交通学院学报》 2012年第5期-,共5页 Journal of Military Transportation University
关键词 经验模态分解 分形维数 模糊C均值聚类 柴油机 故障诊断
分类号 TK428 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
  • 相关文献

参考文献12

二级参考文献90

共引文献193

同被引文献18

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引证文献2

二级引证文献5

军事交通学院学报
2012年 第5期

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