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基于LMD和模糊C均值聚类算法的发动机连杆轴承故障诊断被引量：2: 2014年; 针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出局域均值分解(LMD)和模糊C均值(FCM)聚类相结合的故障诊断方法,对发动机机械故障进行特征提取和模式识别。通过对已知故障样本信号进行LMD分解,形成初始特征向量矩阵;对该矩阵进行奇异值分解(SVD),将矩阵的奇异值组成故障特征向量,归一化处理后作为FCM的输入参数,得到分类矩阵和聚类中心;最后,通过计算待测故障样本与已知故障样本聚类中心的贴近度实现故障模式识别。故障诊断实验表明,该方法能有效地诊断柴油机连杆轴承故障。; 王国威常春曾锐利杨青乐张阳光; 关键词：局域均值分解奇异值分解模糊C均值聚类算法故障诊断

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张阳光