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作 者:邢婷婷[1,2] 关阳 孙登云 孟宗[1] 樊凤杰[1] XING Ting-ting;GUAN Yang;SUN Deng-yun;MENG Zong;FAN Feng-jie(Key Laboratory of Measurement Technology and Instrumentation of Hebei Province,Yanshan University,Qinhuangdao,Hebei 066004,China;Tangshan Polytechnic College,Tangshan,Hebei 063000,China)
机构地区:[1]燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004 [2]唐山工业职业技术学院,河北唐山063000
出 处:《计量学报》2021年第11期1466-1471,共6页Acta Metrologica Sinica
基 金:国家自然科学基金(52075470);河北省自然科学基金(E2019203448);中央引导地方科技发展基金(206Z4301G);河北省“三三三人才工程”(A202102001)。
摘 要:针对振动源数未知且观测信号小于振动源数量的欠定盲源问题,提出一种改进快速寻找密度峰值聚类(FSDPC)的方法。首先将混合信号投影到多维空间上并计算每点的密度值,在此基础上利用最大类间方差法(Otsu)对点密度进行阈值分割,去除干扰点对聚类准确率的影响;然后根据数据的密度峰值确定聚类中心,估计混合矩阵;最后通过L_(1)范数最小化对混合信号进行分离并进行包络谱分析,实现轴承故障诊断。FSDPC_(O)tsu方法可在源数和聚类中心初值未知的条件下估计混合矩阵,且保证混合矩阵精度。实验结果表明,应用FSDPC_(O)tsu方法的稀疏成分分析能够对轴承多故障信号进行欠定盲分离,进而实现故障识别与诊断。To solve the problem of underdetermined blind separation,caused by unknown vibration sources and smaller number of observation signals,an improved method of clustering by fast search and find of density peaks( FSDPC)is proposed.Initially,the mixed signal is projected to the multi-dimensional space and then calculate each point density value,using the Otsu method following for density threshold segmentation so as to remove the influence of interference on the accuracy of clustering,and then determine the cluster center according to the data density peaks,to estimate the mixing matrix;finally utilizing L_(1) norm minimization to separate mixed signals,and the envelope spectrum analysis is carried to realize fault diagnosis.The FSDPC_(O)tsu method can estimate the mixed matrix under the condition of the unknown source number and the initial value of the cluster center,at the same time,the accuracy of the mixed matrix can be guaranteed.The experimental results show that the sparse component analysis of the FSDPC_(O)tsu can separate the multiple fault signals of the bearing and realize the fault diagnosis.
关 键 词:计量学 滚动轴承 故障诊断 密度峰值聚类 最大类间方差法 欠定盲分离
分 类 号:TB936[一般工业技术—计量学] TH17[机械工程—测试计量技术及仪器]
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