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针对滚动轴承故障类型和损伤程度难以识别的问题，提出一种基于变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）和Gath-Geva（GG）模糊聚类相结合的滚动轴承故障分类方法。该方法通过对已知滚动轴承故障信号进行VMD分解，利用分量频率中心的大小确定分解模态的数量，将所得本征模态分量组成初始特征矩阵进行奇异值分解；选取3个比较大奇异值作为GG聚类算法的输入，得到已知故障信号的隶属度矩阵和聚类中心；通过待测信号初始隶属度矩阵与已知故障信号聚类中心之间的海明贴近度识别滚动轴承的故障类型和损伤程度。通过滚动轴承振动数据对所述方法的有效性进行验证，瓦伦尼安教学设备桌面式齿轮故障教学平台便携式转子轴承教学实验台桌面式转子轴承故障教学平台转子动力学研究实验台故障机理研究教学平台转子轴承综合故障模拟实验台诊断台转子轴承教学平台

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在机械设备运行过程中，零部件的运动产生振动和冲击，包含着丰富的设备健康运行状态信息[1-2]。振动冲击往往是由零部件之间的碰撞敲击产生，其幅值大小、出现位置表现着设备的健康状态。在航空、船舶、石油化工等领域的机械设备中，包括航空发动机、内燃机、齿轮箱、往复压缩机、泵等，冲击振动是常见的故障模式[3-5]。因此，监测机械振动信号中的冲击成分可有效反映机械部件运行的健康状态，对设备进行故障诊断具有重要的意义。振动信号冲击成分呈现多频段分布，并伴随着噪声干扰，不同频率成分的冲击在时域混叠等问题[8-9]。以上情况，导致了复杂机械设备的实际振动监测信号的分析难度，造成了早期故障冲击特征难以捕捉等问题。更进一步地，其中一些往复机械（柴油机、往复压缩机、往复泵等）的振动信号的冲击成分在时域分布上呈现周期性间隔特点，与曲轴特定转角对应[10-12]，单从回转设备的频域分析方法在此并不适应。由于实际振动信号的频域复杂性和时域多冲击分布特点，因此需要对采集的振动冲击信号进行频域分解和时域冲击的提取，为后续特征提取和故障诊断奠定基础。教学故障机理研究模拟实验台用途