孙国秀

作品数：2被引量：120H指数：2
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供职机构：燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室更多>>
发文主题：故障诊断局部均值分解FCM聚类机械故障近似熵更多>>
发文领域：机械工程电气工程更多>>
发文期刊：《中国机械工程》《仪器仪表学报》更多>>
所获基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
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基于EEMD样本熵和GK模糊聚类的机械故障识别被引量：31
《中国机械工程》2013年第22期3036-3040,3044,共6页王书涛 李亮 张淑清 孙国秀 
国家自然科学基金资助项目(51075349;61077071);河北省自然科学基金资助项目(F2011203207)
针对目前各种机械故障诊断方法的局限性,提出了基于总体平均经验模式分解(EEMD)样本熵和GK模糊聚类的故障特征提取和分类方法,建立了一种机械故障准确识别的有效途径。首先,对机械振动信号进行EEMD分解,得到若干不同时间尺度的固有模态...
关键词：总体平均经验模式分解(EEMD) 样本熵 GK模糊聚类 机械故障识别 
基于LMD近似熵和FCM聚类的机械故障诊断研究被引量：97
《仪器仪表学报》2013年第3期714-720,共7页张淑清 孙国秀 李亮 李新新 监雄 
国家自然科学基金(51075349;61077071);河北省自然科学基金(F2011203207)资助项目
提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法。首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量...
关键词：局部均值分解 模糊C均值聚类 近似熵 故障诊断 
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