《表4 2种状态下轴承诊断数据》

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《基于密度聚类的故障诊断方法研究》

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如果将状态类型K定为2，将其作为正常和故障2大类进行聚类诊断，2种状态时轴承诊断数据如表4所列。由表4可知，当把80个空间点分为2类进行自动诊断时，正常状态的数据诊断正确率为95%，内圈故障诊断正确率为90%，外圈故障诊断正确率为100%，滚动体故障诊断正确率上升为60%。