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为解决家电振动检测中存在的问题,以空调外机为例提出提取空调外机钣金结构在某一工况下振动信号的峭度指标、均方值指标及相关系数指标作为聚类分析的特征值,使用K-均值聚类分析法对信号进行聚类,并计算聚类结果的轮廓值。根据计算所得的轮廓值可知在将样本划分为10类时,每个观测的轮廓值都大于0.18,这说明将40个样本分为10类是合适的。 相似文献
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运用泄露能量确定变分模态分解(VMD)预设分解个数K值。计算本征模态函数(IMF)自相关函数的能量集中比和IMF分量与原信号的相关系数,定义Q为能量集中比与相关系数的比值,提出一种用Q值判断噪声IMF分量的新方法。利用粒子群算法(PSO)优化核函数为径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)的惩罚因子C和σ参数。对家用空调外机4种工况进行模式识别,识别正确率达到98%。 相似文献
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