振动与冲击

作者：刘晓波  张明明 涂俊超 左红艳,

单位：1、南昌航空大学 航空制造工程学院，江西 南昌330063；2、南京航空航天大学 机电学院，江苏 南京210016

关键词：小波聚类；广度优先搜索； 改进算法；故障诊断

针对传统小波聚类算法采用相连定义聚类时精度和效率不够的问题，提出了一种基于广度优先搜索的改进小波聚类算法。该算法综合了小波聚类算法和广度优先搜索邻居聚类算法两者的优势，以小波聚类算法的网格邻居单元定义去改善广度优先搜索邻居聚类算法人工输入参数的敏感性，同时以广度优先搜索邻居聚类算法类门限参数的设定去改善小波聚类算法类划分不精确的缺陷。通过航空发动机转子模拟振动信号实验数据，对其分别进行小波聚类，广度优先搜索邻居聚类以及改进的小波聚类分析，结果表明：基于广度优先搜索的小波聚类能够很好地改善传统小波聚类的聚类精度和聚类速度，明显地降低计算复杂度。<br>

来源：2016年第15期

《振动与冲击》期刊编辑部

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