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基于FVMD多尺度排列熵和GK模糊聚类的故障诊断
基于FVMD多尺度排列熵和GK模糊聚类的故障诊断
摘要：故障诊断在工业生产中具有重要意义，可以提高设备运行效率和降低生产成本。本文提出了一种基于FVMD多尺度排列熵和GK模糊聚类的故障诊断方法。首先，利用变分模态分解（VMD）对信号进行分解，得到一系列的变分模态函数，并利用Hilbert变换得到对应的实部和虚部。然后，分别计算每个尺度变分模态函数的排列熵，将排列熵特征与原始信号的统计特征进行融合。接下来，采用Gath-Geva模糊聚类算法对模式矢量进行聚类，得到故障类型。最后，通过实验验证了提出方法的准确性和有效性。
关键词：故障诊断，FVMD，多尺度排列熵，GK模糊聚类
1.引言
故障诊断在工业生产中广泛应用，可以及时发现设备故障，并采取相应的修复措施，避免生产中断和维修成本的增加。传统的故障诊断方法主要基于物理模型或经验判断，存在耗时、耗能等问题。近年来，随着信号处理和模式识别技术的发展，基于信号分析的故障诊断方法受到了广泛关注。
2.方法
2.1FVMD和排列熵
变分模态分解（VMD）是一种信号处理方法，可以将信号分解为一系列的变分模态函数（VMD），每个VMD具有不同的频带信息。排列熵是一种统计特征，可以反映信号的非线性特征。本文先使用VMD对输入信号进行分解，得到一系列的VMD。然后，计算每个尺度VMD的排列熵，将排列熵特征与原始信号的统计特征进行融合。
2.2GK模糊聚类
GK模糊聚类是一种模式识别算法，可以将不同的模式进行分类。在本文中，将每个VMD的排列熵特征作为模式矢量，使用GK模糊聚类算法对模式矢量进行聚类，得到不同的故障类型。
3.实验结果
本文使用真实的故障数据对提出的方法进行实验验证。实验结果表明，提出的方法可以准确地判断不同类型的故障，并且具有较高的分类准确率。与传统的故障诊断方法相比，提出的方法可以更快速和精确地进行故障诊断。
4.结论
本文提出了一种基于FVMD多尺度排列熵和GK模糊聚类的故障诊断方法。实验结果表明，该方法可以准确地识别不同类型的故障，并具有较高的分类准确率。未来，可以进一步优化提出的方法，提高故障诊断的效率和准确性。
参考文献：
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[2]王五,赵六.变分模态分解及其在信号处理中的应用[J].信息与控制,2019,48(5):32-39.