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一种改进初始聚类中心与权重的轴承故障诊断方法及系统

Name: 一种改进初始聚类中心与权重的轴承故障诊断方法及系统
Brand: 盐城工学院; 盐城工学院技术转移中心有限公司
SKU: 2023111569617
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311156961.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-09-07

公开号

CN117131393A

公开日

2023-11-28

申请人

盐城工学院; 盐城工学院技术转移中心有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_23

IPC 分类号

G06F18_23 , G01M13_045 , G06F18_24 ,

技术画像

所属领域

轴承故障诊断故障诊断技术聚类算法优化轴承状态监测轴承故障诊断

应用场景

工业设备故障预警, 设备预测性维护, 旋转机械状态监测, 智能制造质量管控, 工厂自动化运维

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摘要

本发明提供一种改进初始聚类中心与权重的轴承故障诊断方法及系统，其中，方法包括：步骤1：计算轴承数据集中第一数据点之间的数据相异性；步骤2：根据数据相异性，确定第二数据点；步骤3：确定第一数据点的属性权重；步骤4：根据属性权重，计算加权欧式距离，将第一数据点划分到目标簇；步骤5：确定目标簇中的第一数据点的中位数，并确定接续聚类中心；步骤6：根据初始聚类中心和接续聚类中心，输出聚类结果；步骤7：根据聚类结果，确定轴承故障诊断结果。本发明的一种改进初始聚类中心与权重的轴承故障诊断方法及系统，引入标准差系数法赋权值，保留信息更充分，分类准确率更高；用中位数代替均值迭代，消除离群点的影响，诊断更准确。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117131393A

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于改进的博弈论粗糙集的文本三支聚类方法

当前第 / 件

基于改进CA注意力机制的YOLOv8目标检测系统

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