包红燕
- 作品数：3 被引量：44H指数：3
- 供职机构：燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：机械工程更多>>
- 基于MEMD互近似熵及FCM聚类的轴承故障诊断方法被引量：11
- 2015年
- 提出了一种基于掩蔽经验模式分解(MEMD)互近似熵及模糊C均值聚类(FCM)的滚动轴承故障诊断新方法。MEMD可以有效抑制经验模式分解存在的模态混叠问题;互近似熵是近似熵的改进,能更好体现信号的不规则度和复杂度。信号经掩蔽经验模式分解后得到一组平稳的本征模函数(IMF),通过能量分析筛选出与原始信号最为相关的几个IMF分量,计算其互近似熵值以作为故障特征向量,能够直观体现设备的运行状况。故障模式识别采用的FCM算法,计算相对简单,聚类效果好。实验分析证明了该方法的优越性。
- 张淑清胡永涛李盼包红燕姜万录钱磊
- 关键词：故障诊断模糊C均值聚类
- 基于MEMD和条件熵相空间重构的滚动轴承故障诊断
- 在机械设备中，滚动轴承作为应用最广泛的基础零部件，其运作状况良好与否直接关系到整个系统的安全生产和功能实现。当今，工业技术飞速发展，滚动轴承的高效稳定运行日益受到人们的重视。所以，开展滚动轴承故障诊断技术的研究具有重大意...
- 包红燕
- 关键词：相空间重构FCM聚类
- 基于RQA与GG聚类的滚动轴承故障识别被引量：30
- 2015年
- 提出递归定量分析与GG聚类相结合的滚动轴承故障识别方法。利用能够表征信号发散程度的RQA参数——确定率和分层率组成轴承故障识别的特征向量,结合GG模糊聚类实现滚动轴承故障模式识别。对实际故障数据进行分析,结果表明,该方法不仅能够识别滚动轴承的不同程度损伤,而且能够实现不同部位的轴承故障诊断。研究结果为滚动轴承故障识别提供了一种高效、直观的新方法。
- 张淑清包红燕李盼李新新姜万录
- 关键词：故障诊断
