基于多维退化特征与GG模糊聚类的滚动轴承退化状态识别.docx

基于多维退化特征与GG模糊聚类的滚动轴承退化状态识别
基于多维退化特征与GG模糊聚类的滚动轴承退化状态识别
摘要：随着工业自动化的发展，滚动轴承作为重要设备，其状态监测与故障诊断变得越来越重要。本文提出了一种基于多维退化特征与GG模糊聚类的滚动轴承退化状态识别方法。首先，通过采集滚动轴承的振动信号，提取多维退化特征；然后，采用GG模糊聚类算法对提取的特征数据进行聚类分析，将轴承的退化状态分成不同的类别；最后，使用样本标签与分类结果进行对比，评估分类效果。
关键词：滚动轴承，退化状态识别，多维退化特征，GG模糊聚类
1.引言
滚动轴承是工业生产中广泛使用的重要零部件之一，其状态监测与故障诊断对于提高设备的可靠性、安全性和经济效益具有重要意义。传统的滚动轴承状态监测方法主要是基于振动信号分析，通过提取特征参数进行特征提取和故障诊断。然而，由于滚动轴承的复杂性和多样性，传统方法往往无法准确地识别滚动轴承的退化状态。
2.相关工作
近年来，一些学者提出了一些基于机器学习的滚动轴承故障诊断方法，如支持向量机、人工神经网络等。然而，这些方法往往需要大量的样本数据进行训练，且对特征选择较为敏感。为了解决这个问题，本文提出了一种基于多维退化特征与GG模糊聚类的滚动轴承退化状态识别方法。
3.方法
本文方法主要由两个步骤组成：特征提取和退化状态识别。首先，采集滚动轴承的振动信号，并对信号进行预处理，包括滤波、降噪等。然后，针对滚动轴承的退化特点，提取多维退化特征，包括振动信号的能量、频谱峰值等。通过对多组样本数据进行实验，选取最具代表性的特征参数。接下来，采用GG模糊聚类算法对提取的特征数据进行聚类分析，将轴承的退化状态分成不同的类别。最后，使用样本标签与分类结果进行对比，评估分类效果。
4.实验结果与讨论
通过对一组滚动轴承振动信号进行实验，本文得到了以下实验结果。首先，在特征提取方面，本文选取了4个具有代表性的特征参数，包括功率谱峰值、能量比、频域包络能量等。然后，采用GG模糊聚类算法对提取的特征数据进行分类分析，得到了4个类别的分类结果。最后，通过对样本标签与分类结果进行对比，评估了分类效果。
5.结论
本文提出了一种基于多维退化特征与GG模糊聚类的滚动轴承退化状态识别方法。实验结果表明，该方法具有一定的准确性和稳定性，在滚动轴承的状态监测与故障诊断方面具有较好的应用前景。然而，该方法还需要进一步完善和验证，以提高分类准确性和应用性。
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