針對軸承信號數(shù)據(jù)信息采集過程中軸承數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致軸承故障類型無法識別問題,提出了一種基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）和k-means聚類算法相結(jié)合的軸承故障分析模型和方法。首先,基于ANFIS算法建立數(shù)據(jù)預(yù)測模型,利用75%的軸承故障數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,對缺失信號數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,同時與采集到的信號數(shù)據(jù)整合形成完整的數(shù)據(jù)集,然后利用k-means算法進(jìn)行軸承故障診斷,最后將ANFIS-k均值方法與傳統(tǒng)k-means算法進(jìn)行比較,實驗結(jié)果表明本文提出的模型和方法分類效果更加準(zhǔn)確。 

【文章來源】：組合機(jī)床與自動化加工技術(shù). 2020,(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

滾動體振動加速度模擬值與實際值的比較

如圖1所示,ANFIS結(jié)構(gòu)圖可分為5層,每層所實現(xiàn)的功能如下:第1層:第一層是輸入層也稱為模糊化層完成輸入變量的模糊化,輸出對應(yīng)模糊集的隸屬度,該層的每個結(jié)點(diǎn)j都是具有結(jié)點(diǎn)函數(shù)的自適應(yīng)結(jié)點(diǎn)。

ANFIS-k均值軸承故障診斷混合模型流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3602564