【摘 要】
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提出了一种变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,对实测振动信号进行处理,得到VMD的参数;然后,对信号进行VMD分解,得到一系列限带内禀模态
【机 构】
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燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室,先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室,郑州中车四方轨道车辆有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51475405）,国家重点基础研究发展计划（973计划）资助项目（2014CB046405）,河北省自然科学基金资助项目（E2013203161）,河北省研究生创新资助项目（00302-6370002）
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提出了一种变分模态分解消噪与核模糊C均值聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,对实测振动信号进行处理,得到VMD的参数;然后,对信号进行VMD分解,得到一系列限带内禀模态函数（BIMF）分量,筛选并叠加组成重构信号;第三步,计算重构信号的样本熵和均方根值作为特征向量,从而得到训练样本和测试样本的特征向量集;第四步,通过KFCM聚类方法对训练样本特征向量集进行聚类分析,得到四种类型信号的聚类中心;最后根据测试样本特征向量与训练样本聚类中心欧式距离最小的原则识别故障类型。此外,将振动信号用经验模态分解（EM
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