【摘 要】
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针对传统聚类方法需预先指定类别个数而导致应用受限的问题,提出一种基于ART和Yu范数的聚类方法,可自适应地确定类别个数.通过对齿轮无标记故障样本的诊断分析对该方法进行验
【机 构】
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武汉科技大学机械自动化学院,华中科技大学机械科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51405353）.
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针对传统聚类方法需预先指定类别个数而导致应用受限的问题,提出一种基于ART和Yu范数的聚类方法,可自适应地确定类别个数.通过对齿轮无标记故障样本的诊断分析对该方法进行验证.从多个角度提取反映故障信息的特征参数集,利用距离区分技术对其进行优选,并结合ART的机制和基于Yu范数的聚类技术,对齿轮故障类别进行诊断分析,并与FuzzyART方法的诊断结果进行比较.结果表明,该方法可以有效地对齿轮故障进行区分,且效果优于FuzzyART方法.
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