一种机械故障信号的自动聚类方法及自动聚类系统

摘要

本发明公开一种机械故障信号的自动聚类方法及自动聚类系统。本发明利用小波包变换处理时域振动信号，获取表征故障类型的小波包能量向量。通过聚类方法实现初分类，再结合深度神经网络算法进行细分类，可以自动实现对机械故障信号的准确分类。同时，本发明提供的机械故障信号的自动聚类方法及自动聚类系统，初始获取训练样本的类型标签随机给定，后续过程自动更新聚类训练样本的类型标签，无需人工干预，整个过程自动完成，自动提取特征，自动对故障信号进行分类，能够有效克服人工参与存在的工作效率低、实施成本高、个体差异导致的分类误差大等缺点，具有广阔的工业应用前景。