基于指定聚类数目AP算法的滚动轴承故障诊断

仿射传播算法(AP)是目前常用的无监督聚类算法,但对于滚动轴承故障数据等数据集,AP算法往往不能一次性得到理想的聚类结果。针对AP算法在指定聚类数目下,不同的偏向度有不同聚类精度的问题,提出指定聚类数目AP算法(SNAP),该算法目的是在指定的聚类数目下,找出对应的所有聚类结果,通过聚类结果评价指标轮廓系数,找出最佳的聚类结果。该算法用机器学习公开数据集和机械综合故障模拟实验平台采集的滚动轴承数据集进行了实例验证,并与K-Means、K-medoids、AP聚类算法得到的聚类结果通过聚类评价指标进行比较,结果表明所提算法能得到较好的聚类结果。指定聚类数目AP算法能解决原AP算法在滚动轴承数据聚类数目与实际样本类别数不一致的问题,并且能得到一个更好的聚类结果。

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本文档关键词:算法,数目,指定,滚动轴承,故障诊断