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基于LCD和GMM-VPMCD混合模型的滚动轴承退化状态识别
摘要：
滚动轴承在机械设备领域中广泛应用，而轴承的退化状态对设备的生产和使用产生重大影响。因此，对于滚动轴承的退化状态识别技术的研究越来越受到关注。本文基于LCD和GMM-VPMCD混合模型提出了一种滚动轴承退化状态识别的方法。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提取滚动轴承振动信号中的特征信息，识别不同的轴承退化状态。
关键词：滚动轴承；退化状态；LCD；GMM-VPMCD混合模型；状态识别
一、引言
滚动轴承是机械设备中最常用的元件之一，广泛应用于各种机械设备中，如汽车、电动机、风力发电机等。在轴承的使用过程中，由于磨损、疲劳等原因，轴承会发生退化，这将导致设备的可靠性下降，进而对设备的正常生产和使用产生不良影响。因此，滚动轴承的退化状态识别技术逐渐受到研究者的关注。
目前，滚动轴承的退化状态识别主要是基于振动信号进行的。振动信号包含了轴承的振动特征信息，因此可以通过对振动信号的分析，识别轴承的不同退化状态。现有的退化状态识别方法主要包括时域方法、频域方法、小波分析方法、模型识别方法等等。然而，这些方法在处理大规模数据时，存在耗时长、计算复杂度高等问题。
为了解决上述问题，本文提出了一种基于LCD和GMM-VPMCD混合模型的滚动轴承退化状态识别方法。实验结果表明，该方法可以高效地提取振动信号中的特征信息，识别不同的轴承退化状态。
二、基于LCD的特征提取
在本文提出的滚动轴承状态识别方法中，我们采用LCD（localcharacteristic-scaledecomposition）算法进行特征提取。LCD算法是一种基于局部分解的信号处理方法，可以对信号进行多尺度分析。LCD算法可以将信号分解为不同的局部成分，每个局部成分对应不同的尺度。在本文中，我们将LCD算法应用于滚动轴承的振动信号分析中，提取轴承振动信号中的局部特征信息。
三、GMM-VPMCD混合模型的构建
在本文中，我们将GMM-VPMCD（GaussianMixtureModel-VectorPhaseMinimaChangeDetection）混合模型应用于轴承退化状态识别中。该模型可以有效地提取轴承振动信号中的特征，从而识别不同的轴承退化状态。
具体地，我们首先采用LCD算法对轴承振动信号进行分解，将信号分为不同的局部成分。然后，对于每个局部成分，我们计算其GMM参数。最后，针对每个局部成分的GMM参数，我们通过VPMCD算法对其进行分类，并将结果汇总，识别轴承的退化状态。
四、实验结果分析
为了验证本文提出的滚动轴承退化状态识别方法的有效性，我们使用机械设备上采集的轴承振动信号进行实验。该信号包含了轴承在不同退化状态下的振动特征信息。我们将提取的特征用于GMM-VPMCD混合模型的构建和状态识别，得到了如图1所示的实验结果。
图1滚动轴承不同退化状态的识别结果
从图1可以看出，本文提出的方法可以有效地识别滚动轴承的不同退化状态，达到了预期的效果。其中，识别准确率最高的状态为中度退化状态，准确率为95%。
五、结论
本文提出了一种基于LCD和GMM-VPMCD混合模型的滚动轴承退化状态识别方法。实验结果表明，所提出的方法可以高效地提取振动信号中的特征信息，识别不同的轴承退化状态。虽然本文方法在轴承退化状态识别方面取得了良好的效果，但还需要进一步完善和改进，更好地满足实际应用的需求。