论文研究基于LMD基本尺度熵的AP聚类滚动轴承故障诊断.pdf

针对滚动轴承聚类故障聚类模式识别方法中需要预先设定聚类数目问题，提出了一种基于局部均值分解（localmeandecompoeiton，LMD）与基本尺度熵（basescaleentropy，BSE）的相邻传播（affinitypropagation，AP）滚动轴承聚类故障诊断方法。该方法首先使用LMD模型将滚动轴承的不同状态振动信号分解为若干乘积函数（productionfunction，PF）；其次使用BSE计算前三个PF的熵值（BSE1-BSE3），并将其作为AP的输入进行滚动轴承的故障模式识别。最后实验结果表明，在不需要划分聚类中心个数的前提条件下AP聚类模型对滚动轴承的故障划分效果较好。