摘要：為解決電主軸轉子不平衡故障的可視化智能識別問題,提出了一種對稱極坐標圖像和模糊C均值(FCM)聚類相結合的失衡故障診斷新方法。首先對轉子時域振動信號進行經(jīng)驗模態(tài)分解降噪,按對稱極坐標方法將其轉化為二維雪花圖像,通過灰度共生矩陣,提取雪花圖像二維特征參數(shù);然后對已知樣本信號的特征參數(shù)組建故障特征向量,標準化后作為FCM輸入,得到分類矩陣和聚類中心;最后計算待測樣本和已知故障樣本聚類中心貼進度,實現(xiàn)失衡故障識別和分類。在某電主軸系統(tǒng)平臺上完成了1800 r/min時轉子3種不同失衡狀態(tài)的診斷試驗,在對45組小樣本識別中該方法的分類準確率達到73%。
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