基于RQA与GG聚类的滚动轴承故障识别.docx

基于RQA与GG聚类的滚动轴承故障识别
摘要
滚动轴承是机械设备中经常使用的重要零部件之一。轴承故障会对设备性能和正常工作状态造成极大的影响，因此轴承故障诊断是预防设备故障发生的关键方法之一。本文提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法，该方法基于RQA与GG聚类算法。通过RQA分析实现数据的空间映射，GG聚类算法进行故障分析识别。
关键词：滚动轴承；故障诊断；RQA；GG聚类
ABSTRACT
Rollingbearingsareoneoftheimportantcomponentsfrequentlyusedinmechanicalequipment.Bearingfailureswillhaveasignificantimpactonequipmentperformanceandnormaloperatingconditions,sobearingfaultdiagnosisisoneofthekeymethodstopreventequipmentfailures.Inthispaper,anewmethodforrollingbearingfaultdiagnosisbasedonRQAandGGclusteringalgorithmisproposed.DataspacemappingisachievedthroughRQAanalysis,andfaultanalysisandrecognitionarecarriedoutthroughGGclusteringalgorithm.
Keywords:rollingbearing;faultdiagnosis;RQA;GGclustering
一、引言
滚动轴承是机械设备中常用的关键零部件之一，其工作负载和环境的复杂性大大增加了它的故障风险。针对滚动轴承的故障诊断对于设备的正常运行和维护至关重要。在传统的滚动轴承故障诊断方法中，振动分析被广泛应用。然而，针对低速运行和小型轴承的故障诊断，振动信号容易受到噪声干扰、弱信号和轴承内部结构复杂性的影响。因此，发展一种新型的滚动轴承故障诊断方法，以克服传统方法面临的局限性和问题是非常必要的。
随着机器学习和数据挖掘技术的不断发展，越来越多的新型滚动轴承故障诊断方法被提出，这些算法通过对轴承信号的处理和分析来确诊轴承的故障。在本研究中，我们提出了一种滚动轴承故障诊断方法，该方法基于RQA与GG聚类算法，可以有效地识别轴承的故障类型。该方法为制造企业提供了一种高效、精确和实用的滚动轴承故障诊断方法。
本文的组织结构如下。第二部分介绍了滚动轴承的故障诊断方法。第三部分描述了RQA方法的实现，第四部分阐述了GG聚类算法的原理和步骤。第五部分分析了实验结果，第六部分是总结和展望。
二、滚动轴承的故障诊断方法
在机器学习和数据挖掘技术的帮助下，滚动轴承的故障诊断方法已经从传统的振动分析向更多种方法转变，以便于更精确和快速地确诊故障。目前流行的滚动轴承故障诊断方法有以下几种：
（1）振动分析：通过测量轴承振动信号来分析轴承的故障。这种方法是最常见的，因为适用于各种类型的轴承和故障模式。常规振动分析方法可检测轴承内部的摩擦、杂物、磨损和失真等故障。
（2）声分析：类似于振动分析，但是声分析更关注于轴承发出的声响和其频谱分析，利用这些参数来判断轴承状态。无论是机械噪声还是结构振动都会引起声音。
（3）热成像：利用红外热成像测量轴承的温度分布。由于轴承内部故障产生的摩擦而导致轴承温度升高。
（4）电流检测：应用于电机和发电机轴承，联合运用电流检测、振动和热成像等技术，推断轴承故障类型和位置。
由于不同类型的故障会产生不同的信号，因此滚动轴承故障诊断的关键是从信号中提取有效信息并确定故障类型。该方法基于特征提取和分类的思路，以确诊轴承故障类型为目标，从而对轴承的运行状态进行监测、评估和预测。
三、RQA方法的实现
关联熵分析（RecurrenceQuantificationAnalysis，RQA）是一种针对时间序列分析的统计学方法，其主要目的是通过测量序列的重现和自相关性来揭示不同特征之间的关系。RQA方法不仅可以用于描述复杂性、结构和变化，还可以用于识别不同的故障类型和状态。
RQA方法将时间序列转化为反演矩阵，然后通过计算可重现性来确定序列的重现性和变异性。通过分析反演矩阵，可以提取有用的复杂性指标，如LAM（最大行长度）和DET（确定度）等，以确定时间序列的恶化状态。常用的复杂性指标还包括RR（重演率）、LTT（长时间取样熵）、TTI（每个时间间隔的平均距离）等。
四、GG聚类算法原理与步骤
GG聚类算法是一种基于系统聚类的非层次聚类算法，可以实现多维数据的同步聚类。这种算法的主要思想是将每个样本分为两个类，然后按照最大的”相似度“指标选择最