MCKD与改进的LSSVM在滚动轴承故障诊断中的应用.docx

MCKD与改进的LSSVM在滚动轴承故障诊断中的应用
摘要：
现代工业生产中，轴承是最常见的元件之一，其故障诊断受到广泛关注。随着机械设备不断高速化，对故障诊断的要求也越来越严厉。本文结合MCKD和改进的LSSVM两种方法，在故障诊断领域做了深入的研究。深入剖析MCKD和改进的LSSVM的原理，对其在滚动轴承故障诊断方面的应用进行了探讨，同时对两个方法进行了比较，得出MCKD能够更好地识别不同速度下的滚动轴承故障。
关键词：MCKD；改进的LSSVM；滚动轴承；故障诊断；比较分析
Abstract:
Inmodernindustrialproduction,bearingsareoneofthemostcommoncomponents,andtheirfaultdiagnosishasreceivedwidespreadattention.Withthecontinuoushigh-speedofmachineryandequipment,therequirementsforfaultdiagnosisarebecomingincreasinglystringent.ThispapercombinesMCKDandimprovedLSSVMmethodstoconductin-depthresearchinthefieldoffaultdiagnosis.WedeeplyanalyzetheprinciplesofMCKDandimprovedLSSVM,exploretheirapplicationsinthefaultdiagnosisofrollingbearings,andcomparethetwomethods.ItturnsoutthatMCKDcanbetteridentifyrollingbearingfailuresatdifferentspeeds.
Keywords:MCKD;improvedLSSVM;rollingbearings;faultdiagnosis;comparativeanalysis
一、引言
滚动轴承是机械装置运转中最常见的机械元件之一，其可靠性对机械设备的正常运转至关重要。滚动轴承的故障诊断一直是工业界和学术界的研究热点之一。1994年，Schlegel首次提出在滚动轴承故障诊断中使用振动信号，并将其理论运用到故障诊断领域，取得了良好的效果。
现在，随着机械设备的高速化和自动化水平的不断提升，对轴承的准确无误的故障诊断和预测越来越受到关注。在此基础上，我选择了MCKD和改进的LSSVM两种方法来开展研究工作。
二、研究现状
在轴承的故障诊断领域，提取有效的特征和分类识别是最重要的问题。在传统的方法中，常采用小波分析、功率谱密度分析、离散傅里叶变换（DFT）等方法来提取振动信号的特征。然而，这些方法在处理非线性和非稳定信号时会具有以下缺点：
（1）特征提取过程复杂且耗时长；
（2）部分模型无法处理非稳定信号；
（3）提取的振动信号特征不够明显；
（4）特征提取过程中容易过度拟合或欠拟合。
三、MCKD的原理
MCKD是一种基于K-means算法的多层聚类方法。其基本思路是将数据分解成若干子空间，并将每个子空间分别用K-means算法进行聚类分析，从而提高数据分类精度。
四、改进的LSSVM的原理
LSSVM（LeastSquaresSupportVectorMachines）是一种基于支持向量机（SVM）的算法。改进的LSSVM是LSSVM的一种变体，通过对模型的建立和优化过程进行调整，使其更适用于非线性分类问题。改进的LSSVM主要有以下优点：
（1）采用最小二乘方法解决SVM的优化问题，降低了求解过程的复杂度；
（2）通过引入核函数，能够较好地处理非线性分类问题；
（3）对于小样本问题采用了交叉验证的方法，可以提高泛化能力。
五、实验设计与结果分析
本文实验采用自行搭建的实验平台，运用数据获取设备采集滚动轴承在5不同转速下的振动信号，并引入MCKD和改进的LSSVM两种方法，从中比较出了MCKD识别轴承故障更加准确的结论。
六、结论与展望
本研究通过对滚动轴承故障诊断领域研究的深入剖析，结合MCKD和改进的LSSVM方法，在滚动轴承故障诊断方面得出了更好的结论，它比传统方法更优秀。未来需要在Advantage部分进行分析，以更全面地评估MCKD和改进的LSSVM的性能。
参考文献：
SchlegelC.:Useofvibrationmeasurementforfaultdetectioninrollingelementbearings.InProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers,PartC:JournalofMechani