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一种基于EEMD-SVD和FCM的轴承故障诊断方法
A Bearing Fault Diagnosis Method Based on EEMD-SVD and FCM Clustering出 版 物：《计量学报》 (Acta Metrologica Sinica)
年 卷 期：2016年第37卷第1期
页 面：67-70页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术]
基 金：国家科技重大专项资助项目(GFY3Q003CY/01)
主 题：计量学 总体平均经验模式分解 奇异值分解 模糊C均值聚类 轴承故障诊断
摘 要：提出了一种基于总体平均经验模式分解（EEMD）和奇异值分解（SVD）的模糊C均值聚类（FCM）相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承信号进行EEMD分解，得到若干个平稳的本征模函数（IMF），再通过相关性分析筛选包含主要信息的前几个分量进行奇异值分解，然后将得到的奇异值矩阵作为特征向量，通过FCM模糊聚类进行识别。实验结果表明，此方法可有效地对轴承故障类型进行识别。
