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一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法

摘要

一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法,步骤如下:(1)信号采样;(2)降噪处理;(3)特征选择;(4)轴承故障诊断。本发明设计并实现一种缺失数据的KNN区间型轴承故障诊断方法。针对不完整的轴承数据不能进行聚类的问题,将缺失数据进行填补。首先,考虑近邻样本属性分布提出新的区间填补公式;然后采用小波阈值降噪算法和时域特征处理轴承数据;最后将填补后的数据输入模糊C均值算法中进行聚类。本发明方法在四种缺失率的情况下与四种经典方法进行实验,验证本发明方法有更高的诊断准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN113469106A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 辽宁大学;

    申请/专利号CN202110804522.7

  • 发明设计人 刘婷婷;王硕;侯晴;路颜萍;张利;

    申请日2021-07-16

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构21207 沈阳杰克知识产权代理有限公司;

  • 代理人王洋

  • 地址 110000 辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街58号

  • 入库时间 2023-06-19 12:46:51

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