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基于EEMD能量矩与邻域粗糙集的转子故障数据集分类方法

Rotor fault data set classification method based on EEMD energy moment and neighborhood rough sets
孙泽金
赵荣珍
兰州理工大学 机电工程学院, 兰州 730050

摘要

针对旋转机械故障辨识准确率偏低的问题,将经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与能量矩、邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)结合,提出一种转子系统故障模式辨识的方法。首先利用EEMD将采集到的振动故障信号自适应分解成若干个平稳的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量并计算其能量矩;以此能量矩作为描述故障状态的条件属性建立故障识别决策表;然后利用邻域粗糙集对决策表进行属性约简消除冗余的属性;最后将约简后的敏感特征子集输入所设计的决策树(decision tree,DT)C4.5 算法中进行模式识别。通过典型转子实验台的故障特征集验证了该方法的有效性。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51675253)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0532
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 460-464
文章编号: 1001-3695(2020)02-030-0460-05

发布历史

[2020-02-05] 印刷出版

引用本文

孙泽金, 赵荣珍. 基于EEMD能量矩与邻域粗糙集的转子故障数据集分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 460-464. (Sun Zejin, Zhao Rongzhen. Rotor fault data set classification method based on EEMD energy moment and neighborhood rough sets [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 460-464. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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