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轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件，其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前，由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象，导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题，本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先，通过轴承振动实验获得数据；然后，基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取；在此基础上，利用K Medoids算法对正常样本进行聚类，并根据3σ法则构建正常运转的安全边界；最后，计算不同轴承故障数据的超限概率，根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明，该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的. 相似文献
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