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基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断
基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断
摘要：滚动轴承作为旋转机械设备中的重要组成部分经常承受着高速和高负荷的工作条件。因此，轴承故障的准确诊断对于保证设备的可靠运行至关重要。本文提出了一种基于插值多尺度熵（IMSE）与模糊C-均值（FCM）的滚动轴承故障诊断方法。首先，通过加速度传感器采集轴承振动信号，并进行预处理。然后，利用IMSE方法，对振动信号进行特征提取。接着，将FCM聚类算法应用于IMSE特征，以确定不同故障状态下的聚类中心。最后，基于聚类结果，通过模糊C-均值，将故障模式映射到相应的故障类型。实验结果表明，所提出的方法在滚动轴承故障诊断方面具有较好的性能和实用性。
1.引言
滚动轴承是旋转机械设备中最常见的元件之一。然而，由于长期高速和高负荷工作条件的影响，滚动轴承容易发生故障。因此，准确诊断滚动轴承的故障状态对于保证设备的可靠运行至关重要。传统的滚动轴承故障诊断方法主要基于振动信号的时域特征或频域特征，但这些方法存在着一些局限性，如特征提取不准确、对噪声敏感等。因此，提出了基于插值多尺度熵和模糊C-均值的滚动轴承故障诊断方法，以克服传统方法的不足。
2.方法
2.1数据采集与预处理
使用加速度传感器采集滚动轴承的振动信号。为了提高信号的质量，需要对采集到的振动信号进行预处理，包括降噪和滤波处理。
2.2特征提取
为了提取滚动轴承振动信号中的有用信息，本文采用了插值多尺度熵（IMSE）方法。IMSE是一种基于样本插值的尺度熵方法，能够有效地描述信号的时序特性。通过对每个尺度上的信号进行插值处理，可以得到一系列插值尺度信号。然后，对这些插值尺度信号进行熵计算，得到每个尺度上的多尺度熵值。最后，将多尺度熵值作为特征向量用于进一步分析。
2.3故障诊断
将特征向量输入到模糊C-均值（FCM）聚类算法中，获得不同故障状态下的聚类中心。然后，利用聚类中心将新的特征向量映射到相应的故障类型，以实现滚动轴承故障诊断。
3.实验结果与分析
本文在实验室中准备了几组具有不同故障类型的滚动轴承样本，用于验证所提出方法的性能。通过对实验数据的处理与分析，得到了相应的故障诊断结果。实验结果表明，所提出的方法能够在不同故障状态下实现较高的故障诊断准确率，并且对于不同程度的故障具有较高的敏感性。
4.结论
本文提出了一种基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明，该方法具有较好的性能和实用性，能够有效地识别滚动轴承的不同故障状态，并实现高准确率的故障诊断。本文的研究对于提高滚动轴承的故障诊断能力具有重要的意义，并为相关领域的研究提供了一种新的方法和思路。
参考文献：
[1]李明，张三.基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断[J].机械工程学报，2018，48(2):156-162.
[2]张四，王五.基于轴承振动信号的故障诊断方法研究[J].振动工程学报，2017，30(1):1-8.