基于模糊C均值多分类器组的轴承故障诊断方法

摘要：

　　本文采用模糊C均值(FCM)构成多分类器组对轴承故障进行分类，并利用粒子群优化(PSO)算法全局寻优、快速收敛的特点，对FCM的聚类中心进行优化。FCM所得到的分类识别率通过模糊积分算法获得最终结果，其中模糊测度同样由PSO算法优化得到。仿真实验对轴承的内圈，外圈和滚动体故障进行了识别，结果表明该方法能够有效地提高故障诊断的识别准确率。

关键词： 滚动轴承 故障诊断方法 故障分类识别 模糊C聚类 粒子群优化 模糊积分算法

作者: 李鑫滨 孙希

作者单位: 燕山大学电气工程学院工业计算机控制河北省重点实验室，河北秦皇岛 066004

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十七届学术年会

会议地点: 秦皇岛

会议语种:中文

页码: 1-5

在线出版日期: 2011-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）