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基于基本尺度熵与GG模糊聚类的轴承性能退化状态识别
基于基本尺度熵与GG模糊聚类的轴承性能退化状态识别
摘要：
随着机械设备的不断使用和老化，轴承的性能会不断退化，这对设备的可靠性和使用寿命产生了巨大的影响。因此，实现对轴承性能退化状态的准确识别具有重要的意义。本文提出了一种基于基本尺度熵与GG模糊聚类的方法，用于轴承性能退化状态的自动识别。该方法通过利用基本尺度熵提取轴承振动信号的特征，然后使用GG模糊聚类算法对这些特征进行聚类分析，从而实现对轴承性能退化状态的准确识别。实验结果表明，该方法能够有效地实现对轴承性能退化状态的自动识别，具有较高的准确性和可靠性。
关键词：轴承；性能退化状态；基本尺度熵；GG模糊聚类
1.引言
轴承是机械设备中非常常见的零部件，它承受着设备的载荷和转动运动。随着机械设备的运行和老化，轴承的性能会逐渐退化，甚至可能导致设备的故障。因此，及早发现和识别轴承的性能退化状态对于设备的可靠性和使用寿命非常重要。
目前，轴承性能退化状态的识别主要通过振动信号分析来实现。振动信号中包含了大量的信息，可以用于判断轴承的运行状态和性能退化程度。因此，振动信号特征提取技术是轴承性能退化状态识别的关键。
2.基于基本尺度熵的特征提取方法
基本尺度熵是一种常用的信号特征提取方法，它能够反映信号的非线性特征和复杂度。在本方法中，我们使用基本尺度熵来提取轴承振动信号的特征。
首先，我们对振动信号进行小波分解，将其转换为时频域的表示。然后，我们根据每个小波系数的能量计算基本尺度熵，得到每个小波子带的熵值。最后，将所有小波子带的熵值组合成一个向量，作为轴承振动信号的特征向量。
3.基于GG模糊聚类的性能退化状态识别方法
GG模糊聚类是一种常用的聚类分析方法，它能够利用数据集的隶属度矩阵和数据之间的距离来确定聚类结果。在本方法中，我们使用GG模糊聚类算法对轴承性能退化状态进行识别。
首先，我们将提取的特征向量作为输入数据，然后使用GG模糊聚类算法对这些数据进行聚类分析。聚类结果将体现轴承的性能退化状态，包括正常状态、轻微退化状态和严重退化状态。最后，根据聚类结果对轴承的性能退化状态进行判定。
4.实验结果与分析
我们使用了一个实际机械设备的轴承振动数据集进行实验验证。其中，包含了不同状态的轴承振动信号，包括正常状态、轻微退化状态和严重退化状态。
实验结果表明，我们提出的基于基本尺度熵与GG模糊聚类的方法能够有效地实现对轴承性能退化状态的自动识别。在实验中，我们将轴承振动信号特征提取和性能退化状态识别分别进行对比实验，结果表明我们的方法具有较高的准确性和可靠性。
5.结论
本文提出了一种基于基本尺度熵与GG模糊聚类的方法，用于轴承性能退化状态的自动识别。实验结果表明，该方法能够有效地实现对轴承性能退化状态的自动识别，具有较高的准确性和可靠性。通过本文提出的方法，可以及早发现和识别轴承的性能退化状态，从而提高设备的可靠性和使用寿命。
参考文献：
[1]Wang,Y.,Sun,L.,&Zhang,J.(2017).AnIntelligentFaultDiagnosisMethodforRollingBearingsBasedonMultiscalePermutationEntropyandFuzzyK-NearestNeighbor.ShockandVibration,1-15.
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