一種基于K均值聚類(lèi)和證據(jù)融合的齒輪箱故障診斷方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202011388904.8 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN112686279A | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-04-20 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN112686279A | 申請(qǐng)公布日 | 2021-04-20 |
| 分類(lèi)號(hào) | G01M13/028(2019.01)I;G01M13/045(2019.01)I;G01M13/021(2019.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 徐曉濱;楊永強(qiáng);馬楓;孫杰 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 南京智慧水運(yùn)科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 浙江千克知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 周希良 |
| 地址 | 310018浙江省杭州市錢(qián)塘新區(qū)白楊街道2號(hào)大街 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于K均值聚類(lèi)和證據(jù)融合的齒輪箱故障診斷方法。本發(fā)明首先確定齒輪箱的故障模式和故障特征參數(shù)，分別采樣各個(gè)故障模式下的樣本數(shù)據(jù)來(lái)獲取故障特征數(shù)據(jù)樣本集；對(duì)于每類(lèi)故障特征參數(shù)，通過(guò)聚類(lèi)獲取似然信度表和K個(gè)參考中心向量，從每類(lèi)特征參數(shù)種獲取參考證據(jù)；在線獲取多種故障特征的取值后，計(jì)算故障特征數(shù)據(jù)與K個(gè)參考中心向量之間的距離，并由此來(lái)激活參考證據(jù)，生成多類(lèi)特征的診斷證據(jù)，再將這些診斷證據(jù)融合，對(duì)融合后的證據(jù)做出故障決策，得到該在線故障特征數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的故障類(lèi)型。本發(fā)明在聚類(lèi)和證據(jù)融合的基礎(chǔ)上進(jìn)行故障診斷，利用多源信息融合和信息概率轉(zhuǎn)換方法提高了對(duì)齒輪箱的故障診斷精度。?? |
