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2023-06-04 发布于四川
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一种基于K均值聚类和证据融合的齿轮箱故障诊断方法.pdf

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本发明公开了一种基于K均值聚类和证据融合的齿轮箱故障诊断方法。本发明首先确定齿轮箱的故障模式和故障特征参数，分别采样各个故障模式下的样本数据来获取故障特征数据样本集；对于每类故障特征参数，通过聚类获取似然信度表和K个参考中心向量，从每类特征参数种获取参考证据；在线获取多种故障特征的取值后，计算故障特征数据与K个参考中心向量之间的距离，并由此来激活参考证据，生成多类特征的诊断证据，再将这些诊断证据融合，对融合后的证据做出故障决策，得到该在线故障特征数据所对应的故障类型。本发明在聚类和证据融合的基础

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112686279 A (43)申请公布日 2021.04.20 (21)申请号 202011388904.8 (22)申请日 2021.02.08 (71)申请人杭州

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