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研究大型机械设备故障检测精度优化问题。大型机械设备在横向振动的情况下,故障信号受到设备产生的横向振动的干扰,呈现信号低频化特征。传统的均值聚类方法在检测复杂大型设备故障时,由于信号低频化,要先进行故障收敛聚类,在收敛聚类过程中K均值算法没有考虑到低频信号相位近邻点的收敛特性,导致算法收敛太慢,检测时间过长,精度不高。提出了一种相位重组近邻点收敛的聚类算法,并有效应用到大组件机械设备故障检测中。聚类算法在传统的遗传K均值算法基础上,引入特征数据点之近邻点排除少数局部最优特征数据的干扰,通过近邻点收敛性