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基于小波包分析的滾動(dòng)軸承模糊聚類方法:用小波包方法構(gòu)造滾動(dòng)軸承狀態(tài)信號(hào)的能量特征向量，通過(guò)模糊聚類方法對(duì)滾動(dòng)軸承狀態(tài)進(jìn)行分類，只需少量的樣本數(shù)據(jù)就能獲得較好的分類效果，實(shí)用性較強(qiáng)。試驗(yàn)證明了該方法的有效性。
??? 關(guān)鍵詞：小波包；模糊聚類；滾動(dòng)軸承；故障診斷
??? 一、小波包故障特征提取
??? 當(dāng)軸承在工作過(guò)程中出現(xiàn)疲勞、壓痕或局部腐蝕等故障時(shí)，將產(chǎn)生沖擊振動(dòng)，這些振動(dòng)反復(fù)互激又引起更大的振顫。用加速度傳感器獲取軸承振動(dòng)加速度信號(hào)，在信號(hào)各頻率成分的能量中，包含了豐富的故障信息，某種或某幾種頻率成分能量的改變代表一種故障，由此構(gòu)成軸承故障特征向量。
??? 由小波包分解提取滾動(dòng)軸承特征的具體算法如下。
??? 1．對(duì)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行四層小波包分解，分別提取第四層從低頻到高頻16個(gè)頻率成分的信號(hào)特征：低頻系數(shù)X40，高頻系數(shù)X41、X42、X43、X44、X45、X46、X47、X48、X49、X410、X411、X412、X413、X414、X415。
??? 關(guān)鍵詞：小波包；模糊聚類；滾動(dòng)軸承；故障診斷
??? 一、小波包故障特征提取
??? 當(dāng)軸承在工作過(guò)程中出現(xiàn)疲勞、壓痕或局部腐蝕等故障時(shí)，將產(chǎn)生沖擊振動(dòng)，這些振動(dòng)反復(fù)互激又引起更大的振顫。用加速度傳感器獲取軸承振動(dòng)加速度信號(hào)，在信號(hào)各頻率成分的能量中，包含了豐富的故障信息，某種或某幾種頻率成分能量的改變代表一種故障，由此構(gòu)成軸承故障特征向量。
??? 由小波包分解提取滾動(dòng)軸承特征的具體算法如下。
??? 1．對(duì)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行四層小波包分解，分別提取第四層從低頻到高頻16個(gè)頻率成分的信號(hào)特征：低頻系數(shù)X40，高頻系數(shù)X41、X42、X43、X44、X45、X46、X47、X48、X49、X410、X411、X412、X413、X414、X415。
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