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基于CEEMD和GG聚类的轴承故障识别方法
标题：基于CEEMD和GG聚类的轴承故障识别方法
摘要：
随着工业领域的快速发展，轴承故障识别变得越来越重要。而轴承故障的早期识别对于提高设备的可靠性和降低维护成本具有重要意义。本文提出了一种基于CEEMD和GG聚类的轴承故障识别方法。首先，利用循环经验模态分解（CEEMD）对轴承振动信号进行分解，从而提取不同频率的振动分量。然后，利用高斯图模型（GG）聚类算法对每个振动分量进行聚类分析，并提取有关轴承故障的特征。最后，通过建立故障识别模型，对未知样本进行分类，实现轴承故障的自动识别。
关键词：轴承故障识别，CEEMD，GG聚类，振动信号，特征提取
1.引言
轴承作为工业设备中至关重要的部件之一，承受着高速旋转和大力的压力。然而，由于长期运行和环境因素的影响，轴承很容易出现故障。故障的未及时发现和处理会导致严重的设备损坏和生产中断。因此，轴承故障识别变得至关重要。
2.相关工作
2.1循环经验模态分解（CEEMD）
CEEMD是一种改进的经验模态分解（EMD）方法，通过多次迭代对原始信号进行分解，能够更好地提取信号中不同频率的振动成分。在本文中，我们利用CEEMD对轴承振动信号进行分解，从而得到不同频率的振动分量。
2.2高斯图模型（GG）聚类算法
GG聚类算法是一种基于概率模型的聚类算法，能够更准确地描述数据的分布特征。在本文中，我们利用GG聚类算法对振动分量进行聚类分析，并提取有关轴承故障的特征。
3.方法
3.1数据收集与预处理
首先，我们从轴承振动传感器中收集到一系列的振动信号数据。然后，对原始信号进行预处理，包括去除噪声、降采样和滤波等步骤，以提高后续处理的效果。
3.2CEEMD分解
利用CEEMD对预处理后的信号进行分解，得到不同频率的振动分量。CEEMD通过将信号进行多次迭代，将原始信号逐步分解成一系列固有模态函数（IMF）和剩余项，从而得到信号中不同频率的振动成分。
3.3GG聚类分析
对CEEMD分解得到的振动分量进行GG聚类分析。GG聚类算法基于高斯图模型，通过最大似然估计确定每个簇的参数，从而得到每个振动分量所属的聚类簇。然后，根据聚类结果提取有关轴承故障的特征。
4.实验与结果
为了验证所提出方法的有效性，我们使用实际采集的轴承振动信号进行实验。通过对比不同算法的性能指标，包括准确率、召回率和F1值等，评估所提出方法的故障识别性能。
5.结论
本文提出了一种基于CEEMD和GG聚类的轴承故障识别方法。通过对轴承振动信号进行分解和聚类分析，提取了有关轴承故障的特征，实现了对轴承故障的自动识别。实验结果表明，该方法在轴承故障识别方面具有较好的性能和可行性。
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