一种基于K-means聚类和证据推理的旋转机械滚珠轴承故障诊断方法
摘要:
本发明涉及基于K-means聚类和证据推理的旋转机械滚珠轴承故障诊断方法。该方法通过K-means聚类获取似然信度表和K个参考中心向量,由似然信度表获取K个参考证据;计算故障特征数据与K个参考中心向量之间的距离,并由此来修正参考证据,生成K个诊断证据;在线获取多种故障特征的取值后,分别计算它们激活的诊断证据,再将这些被激活的诊断证据融合,利用融合后的证据做出故障决策,得到该在线故障特征数据所对应的故障类型。本发明方法在K-means聚类的基础上进行故障诊断证据的融合推理,利用多源诊断信息有效提高了旋转机械滚珠轴承的故障诊断精度。
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