用于转子故障诊断的改进小波聚类算法

摘要

为了快速准确地实现转子故障的模式识别与分类,提出了改进小波聚类方法。首先,从转子振动信号中提取峭度指标、功率谱重心和小波能谱熵三个特征向量;其次,量化特征空间,提取显著网格单元信息;然后,对显著网格单元内数据信息进行小波变换实现去噪处理;最后,应用广度优先搜索方法实现聚类。在改进小波聚类过程中,信息储存表的建立降低了空间复杂度,并使得原始数据与聚类结果建立了映射关系。应用广度优先原则搜索相邻的显著网格单元实现聚类,降低了聚类算法的复杂度。实验验证与比较说明,改进小波聚类算法能够扩展应用到高维数据空间,并且降低了高维数据空间的算法复杂度,提高了转子故障诊断的效率和正确率。