集成多策略改进FCM算法的旋转机械故障数据聚类分析研究

摘要

cqvip:针对旋转机械故障数据聚类分析中的初始聚类中心不确定和孤立点敏感问题,提出了一种集成多策略改进的模糊C均值(FCM)聚类方法。首先以故障数据集的决策属性为等价关系对数据集进行划分,得到若干个由等价关系导出的等价类;然后以每个等价类为可行域,采用均值漂移方法搜索故障数据类中心;最后以搜索到的类中心为FCM算法的初始聚类中心,通过核技术计算故障数据样本与相应类中心在高维特征空间中的欧氏距离,从而实现数据样本相似性的有效度量,并完成故障数据的模糊聚类。通过标准数据集和旋转机械故障数据集对方法的性能进行了验证及比较分析。结果显示,改进FCM算法的聚类性能相比传统FCM算法的聚类性能得到了明显提升,在收敛速度和聚类准确性两个性能指标上,改进的FCM算法比FCM算法具有显著优势。