摘要：為解決電主軸轉(zhuǎn)子不平衡故障的可視化智能識(shí)別問(wèn)題,提出了一種對(duì)稱(chēng)極坐標(biāo)圖像和模糊C均值(FCM)聚類(lèi)相結(jié)合的失衡故障診斷新方法。首先對(duì)轉(zhuǎn)子時(shí)域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解降噪,按對(duì)稱(chēng)極坐標(biāo)方法將其轉(zhuǎn)化為二維雪花圖像,通過(guò)灰度共生矩陣,提取雪花圖像二維特征參數(shù);然后對(duì)已知樣本信號(hào)的特征參數(shù)組建故障特征向量,標(biāo)準(zhǔn)化后作為FCM輸入,得到分類(lèi)矩陣和聚類(lèi)中心;最后計(jì)算待測(cè)樣本和已知故障樣本聚類(lèi)中心貼進(jìn)度,實(shí)現(xiàn)失衡故障識(shí)別和分類(lèi)。在某電主軸系統(tǒng)平臺(tái)上完成了1800 r/min時(shí)轉(zhuǎn)子3種不同失衡狀態(tài)的診斷試驗(yàn),在對(duì)45組小樣本識(shí)別中該方法的分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到73%。