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