基于EEMD模糊熵和GK聚类的信号特征提取方法及应用

来源：计量学报杂志2015年第5期北京时间：

作者：金梅,李盼,张立国,金菊,张淑清

单位：燕山大学河北省测试计量技术与仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004

摘要：提出了一种基于集合经验模态分解模糊熵和GK聚类相结合的方法,应用于滚动轴承的故障诊断中。首先,利用EEMD方法将故障信号分解成多个本征模态分量来消除模态混叠影响;其次,通过相关性对IMF分量进行筛选,并求取其模糊熵作为特征向量进行GK聚类分析进行模式识别。在实验分析中,通过模糊熵、样本熵、近似熵3种特征参数的对比,和GK聚类与FCM聚类的对比,证明了该方法的有效性和优越性。

关键词：计量学; 故障诊断; 集合经验模态分解; 模糊熵; GK聚类

基金资助：国家自然科学基金 (61077071)