基于LS-DTW和优化k-medoids的磨音信号聚类分析

摘要： 磨音信号是反映磨机运行状态的一个重要参数，准确区分不同状态下的磨机信号将直接影响后续磨机运行参数优化的结果。通过聚类算法可以对磨音信号进行分类，为使磨音信号聚类效果更优，不仅需要类内距离小，还需要类间距离尽可能大。由此提出一种基于局部稳定性加权动态时间规划(Local Stability Dynamic Time Warping,LSDTW)和优化k-medoids的磨音信号聚...