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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种多光纤光栅传感器转子机组故障特征数据库的建立方法，包括步骤：对采集的传感器实时信息进行解调，得到对应的振动信号和温度值；通过基于经验模态分解EMD对振动信号进行特征分解，并进行Hilbert变换得到相应的边际谱能量特征值；通过融合了贝叶斯公式的改进K‑means算法将边际谱能量特征值和温度值一一对应，并进行数据融合和聚类分析；将分类后的振动特征值和温度值分类存入数据库，建立故障特征数据库。通过本发明建立的转子机组故障特征数据库对转子机组故障具有更高的识别准确率。
主权项：1.一种多光纤光栅传感器转子机组故障特征数据库的建立方法，其特征在于，包括：S1、对采集的传感器实时信息进行解调，得到对应的振动信号和温度值；S2、通过基于经验模态分解EMD对振动信号进行特征分解，并进行Hilbert变换得到相应的边际谱能量特征值；S3、通过融合了贝叶斯公式的改进K-means算法将边际谱能量特征值和温度值一一对应，并进行数据融合和聚类分析；S4、将聚类后的边际谱能量特征值和温度值分类存入数据库，建立故障特征数据库；其中步骤S3具体包括以下步骤：S31、随机选取一个经Hilbert变换的边际谱能量特征值作为第一个聚类中心，计算所有边际谱能量特征值和该第一个聚类中心之间的欧式距离，并根据计算结果选取下一个聚类中心，直到K个聚类中心被选出；S32、计算其余边际谱能量特征值到K个聚类中心的距离，并将它们归类到最近的聚类中心所属的类别中；S33、重新计算出新的K个聚类中心，如果相邻两次聚类中心没有任何变化，则聚类结束，否则进入下一次迭代；S34、通过贝叶斯公式将一一对应的边际谱能量特征值和温度值进行融合，计算每个边际谱能量特征值对应的后验概率，若后验概率大于预设值，则保持所在聚类的类别，否则调整为正常状态,若原来为正常状态，后验概率大于预设值,则通过人工判断将其加入K-1个聚类中的一种。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 多光纤光栅传感器转子机组故障特征数据库的建立方法
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