基于复杂网络社团聚类的故障模式识别方法研究

作者：陈安华;潘阳;蒋玲莉

作者机构：湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室,湖南湘潭411201;湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室,湖南湘潭411201;湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室,湖南湘潭411201

来源：振动与冲击

ISSN：1000-3835

年：2013

卷：032

期：020

页码：129-133,138

页数：6

中图分类：TH165+.3

正文语种：chi

关键词：复杂网络;社团聚类;故障诊断;模式识别

摘要：复杂网络是近年兴起的一种新的理论,已迅速渗透到从自然科学到工程科学等多个领域.从复杂网络社团结构的本质特性出发,将故障样本抽象为网络节点,样本与样本之间的联系抽象为边,建立故障数据网络模型.利用复杂网络节点关联度的概念选取社团初始聚类中心,利用欧氏距离函数实现网络社团初始划分,设计社团区分准则函数,并引入模块性合并指标变化进行同类社团合并,最终实现准确的社团聚类与故障诊断.滚动轴承故障诊断实例验证了方法的有效性.