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基于小波包分析的滾動軸承模糊聚類方法:用小波包方法構造滾動軸承狀態信號的能量特征向量，通過模糊聚類方法對滾動軸承狀態進行分類，只需少量的樣本數據就能獲得較好的分類效果，實用性較強。試驗證明了該方法的有效性。
??? 關鍵詞：小波包；模糊聚類；滾動軸承；故障診斷
??? 一、小波包故障特征提取
??? 當軸承在工作過程中出現疲勞、壓痕或局部腐蝕等故障時，將產生沖擊振動，這些振動反復互激又引起更大的振顫。用加速度傳感器獲取軸承振動加速度信號，在信號各頻率成分的能量中，包含了豐富的故障信息，某種或某幾種頻率成分能量的改變代表一種故障，由此構成軸承故障特征向量。
??? 由小波包分解提取滾動軸承特征的具體算法如下。
??? 1．對軸承的振動信號進行四層小波包分解，分別提取第四層從低頻到高頻16個頻率成分的信號特征：低頻系數X40，高頻系數X41、X42、X43、X44、X45、X46、X47、X48、X49、X410、X411、X412、X413、X414、X415。
??? 關鍵詞：小波包；模糊聚類；滾動軸承；故障診斷
??? 一、小波包故障特征提取
??? 當軸承在工作過程中出現疲勞、壓痕或局部腐蝕等故障時，將產生沖擊振動，這些振動反復互激又引起更大的振顫。用加速度傳感器獲取軸承振動加速度信號，在信號各頻率成分的能量中，包含了豐富的故障信息，某種或某幾種頻率成分能量的改變代表一種故障，由此構成軸承故障特征向量。
??? 由小波包分解提取滾動軸承特征的具體算法如下。
??? 1．對軸承的振動信號進行四層小波包分解，分別提取第四層從低頻到高頻16個頻率成分的信號特征：低頻系數X40，高頻系數X41、X42、X43、X44、X45、X46、X47、X48、X49、X410、X411、X412、X413、X414、X415。
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