基于椭圆傅利叶描述子的故障诊断模型性能评价

针对基于特征聚类的故障诊断模型性能评价的需要,融合椭圆傅利叶描述子与图像相似度计算方法,提出基于椭圆傅利叶描述子的图像边缘检测方法,在数据样本及数据方法未知的情况下,仅根据故障分类结果的图形轮廓特征向量来评价模型故障诊断效果的稳定性。结果表明：与经典聚类评估算法Kmeans、Clara、Dbscan的评估结果一致,且计算简单。该评价适用于基于特征聚类的故障诊断模型稳定性评价,可为故障诊断结果的可信程度提供参考依据。