基于CEEMD和GG聚类的轴承故障识别方法.pptx
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添加副标题目录PART01PART02CEEMD分解原理GG聚类算法概述CEEMD与GG聚类的结合PART03振动信号采集CEEMD分解特征频率提取特征参数计算PART04聚类原理及方法聚类中心确定相似度计算故障模式分类PART05实验平台搭建实验数据采集实验结果展示结果分析比较PART06方法优势分析局限性探讨未来研究方向感谢您的观看
基于CEEMD和GG聚类的轴承故障识别方法.docx
基于CEEMD和GG聚类的轴承故障识别方法标题:基于CEEMD和GG聚类的轴承故障识别方法摘要:随着工业领域的快速发展,轴承故障识别变得越来越重要。而轴承故障的早期识别对于提高设备的可靠性和降低维护成本具有重要意义。本文提出了一种基于CEEMD和GG聚类的轴承故障识别方法。首先,利用循环经验模态分解(CEEMD)对轴承振动信号进行分解,从而提取不同频率的振动分量。然后,利用高斯图模型(GG)聚类算法对每个振动分量进行聚类分析,并提取有关轴承故障的特征。最后,通过建立故障识别模型,对未知样本进行分类,实现轴
基于CEEMD和GG聚类的电能质量扰动识别.docx
基于CEEMD和GG聚类的电能质量扰动识别标题:基于CEEMD和GG聚类的电能质量扰动识别摘要:电能质量扰动对电力系统的稳定运行和电力设备的工作状态具有重要影响。本文提出了一种基于CEEMD(集合经验模态分解)和GG(高斯混合)聚类的电能质量扰动识别方法。首先,采用CEEMD将电能质量信号分解为多个固有模态函数(IMF),这些IMF具有不同的频率特征。接下来,借助特征提取方法,从每个IMF中提取出相关特征。然后,将特征向量输入到GG聚类模型中进行聚类分析,并将电能质量扰动识别为不同的类别。实验结果表明,该
基于RQA与GG聚类的滚动轴承故障识别.docx
基于RQA与GG聚类的滚动轴承故障识别摘要滚动轴承是机械设备中经常使用的重要零部件之一。轴承故障会对设备性能和正常工作状态造成极大的影响,因此轴承故障诊断是预防设备故障发生的关键方法之一。本文提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法,该方法基于RQA与GG聚类算法。通过RQA分析实现数据的空间映射,GG聚类算法进行故障分析识别。关键词:滚动轴承;故障诊断;RQA;GG聚类ABSTRACTRollingbearingsareoneoftheimportantcomponentsfrequentlyusedinme
基于小波降噪和CEEMD的轴承故障诊断.docx
基于小波降噪和CEEMD的轴承故障诊断标题:基于小波降噪和CEEMD的轴承故障诊断摘要:轴承是旋转机械中不可或缺的组件,其运行状态的准确诊断对于保证机械设备的正常运转和延长其使用寿命具有重要意义。本文提出了一种基于小波降噪和经验模态分解(CEEMD)的轴承故障诊断方法。该方法首先使用小波降噪技术对采集到的振动信号进行降噪处理,然后对降噪后的信号进行CEEMD分解,获取各个本征模态函数(IMF)。最后,通过分析IMF的能量特征和指标,可以确定轴承的运行状态,实现故障诊断。1.引言随着工业技术的快速发展,设备