基于EEMD的樣本熵的滾動(dòng)軸承AP聚類故障診斷

基于EEMD的樣本熵的滾動(dòng)軸承AP聚類故障診斷基于EEMD的樣本熵的滾動(dòng)軸承AP聚類故障診斷摘要：隨著機(jī)械設(shè)備的廣泛應(yīng)用，軸承故障診斷越來(lái)越重要。為了提高軸承故障的診斷準(zhǔn)確性和可靠性，本研究提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）的樣本熵的滾動(dòng)軸承AP聚類故障診斷方法。該方法綜合了EEMD和樣本熵技術(shù)，利用EEMD將原始振動(dòng)信號(hào)分解為多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（IMF），然后計(jì)算每個(gè)IMF的樣本熵，并利用AP聚類算法將樣本熵進(jìn)行聚類分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地識(shí)別滾動(dòng)軸承的不同故障類型，并且具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。關(guān)鍵詞：EEMD；樣本熵；滾動(dòng)軸承；AP聚類；故障診斷引言近年來(lái)，軸承故障診斷已經(jīng)成為機(jī)械設(shè)備維護(hù)的重要環(huán)節(jié)。軸承故障不僅會(huì)導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)，還可能造成嚴(yán)重的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失。因此，準(zhǔn)確和及時(shí)地診斷軸承故障對(duì)于設(shè)備的安全運(yùn)行和維護(hù)至關(guān)重要。現(xiàn)有的軸承故障診斷方法可以分為兩類：基于時(shí)域分析的方法和基于頻域分析的方法。時(shí)域分析方法主要通過(guò)分析振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間序列特征來(lái)診斷軸承故障，例如峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)等。頻域分析方法則通過(guò)分析振動(dòng)信號(hào)的頻譜特征提取有關(guān)軸承的故障信息，例如功率譜密度、峭度等。然而，這些方法在處理非線性和非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)存在一定的局限性，導(dǎo)致診斷結(jié)果不夠準(zhǔn)確和可靠。為了克服上述問(wèn)題，本研究提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）和樣本熵的軸承故障診斷方法。EEMD是一種基于局部特征的信號(hào)分解方法，能夠有效地提取非線性和非平穩(wěn)信號(hào)的局部特征。樣本熵是一種非參數(shù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，用于量化信號(hào)的復(fù)雜度和隨機(jī)性。通過(guò)將EEMD和樣本熵相結(jié)合，可以充分利用信號(hào)的局部特征，并且能夠描述信號(hào)的非線性和非平穩(wěn)特性。方法1.EEMD分解EEMD是一種自適應(yīng)的信號(hào)分解方法，將信號(hào)分解為多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（IMF），每個(gè)IMF代表了不同尺度的頻率分量。EEMD的基本思想是通過(guò)添加不同的高斯白噪聲對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行多次重構(gòu)，然后對(duì)多次重構(gòu)的結(jié)果取平均得到最終的IMF。EEMD的主要步驟如下：（1）將原始信號(hào)添加高斯白噪聲得到多次重構(gòu)的信號(hào)；（2）對(duì)每次重構(gòu)的信號(hào)進(jìn)行希爾伯特變換得到振幅與相位；（3）對(duì)每次重構(gòu)的振幅進(jìn)行平均得到IMF；（4）對(duì)IMF進(jìn)行重構(gòu)得到最終的分解結(jié)果。2.樣本熵計(jì)算樣本熵是一種非參數(shù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，用于量化信號(hào)的復(fù)雜度和隨機(jī)性。樣本熵可以通過(guò)以下步驟計(jì)算：（1）確定樣本窗口大小m和延遲時(shí)間τ；（2）構(gòu)造樣本向量，每個(gè)樣本向量包含m個(gè)連續(xù)的振動(dòng)信號(hào)樣本；（3）計(jì)算每個(gè)樣本向量的距離，距離可以使用歐氏距離、曼哈頓距離等；（4）根據(jù)計(jì)算得到的距離，計(jì)算樣本向量的樣本熵。3.AP聚類分析AP聚類是一種基于網(wǎng)絡(luò)模型的聚類算法，可以自動(dòng)確定聚類中心并進(jìn)行聚類分析。AP聚類算法的基本思想是評(píng)估樣本之間的相似性和選擇代表性樣本作為聚類中心。具體步驟如下：（1）計(jì)算樣本之間的相似度矩陣；（2）初始化責(zé)任矩陣和可用矩陣；（3）根據(jù)相似度矩陣更新責(zé)任矩陣和可用矩陣；（4）根據(jù)責(zé)任矩陣和可用矩陣選擇聚類中心；（5）根據(jù)聚類中心進(jìn)行聚類分析。結(jié)果與分析本研究選取了滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行了正常軸承和不同故障類型軸承的實(shí)驗(yàn)。將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，利用訓(xùn)練集進(jìn)行模型的訓(xùn)練和參數(shù)的優(yōu)化，然后利用測(cè)試集進(jìn)行故障診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本研究提出的基于EEMD和樣本熵的滾動(dòng)軸承AP聚類故障診斷方法具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。通過(guò)EEMD分解，能夠有效地提取軸承振動(dòng)信號(hào)的局部特征，而樣本熵能夠描述信號(hào)的非線性和非平穩(wěn)特性。通過(guò)AP聚類算法，可以根據(jù)樣本熵的聚類結(jié)果對(duì)軸承進(jìn)行故障診斷，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別軸承的不同故障類型。結(jié)論本研究提出了一種基于EEMD和樣本熵的滾動(dòng)軸承AP聚類故障診斷方法。該方法能夠綜合利用信號(hào)的局部特征和非線性、非平穩(wěn)特性，提高了軸承故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地識(shí)別滾動(dòng)軸承的不同故障類型，并具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化該方法的參數(shù)和算法，提高故障診斷的效果和性能。參考文獻(xiàn)：[1]李寶軍.基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的滾動(dòng)軸承故障診斷研究[D].蘭州交通大學(xué),2015.[2]王海峰,雷豐,周躍平,等.基于樣本熵和LLE的軸承壽命預(yù)測(cè)[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2010,46(1):9-14.[3]郭剛,張柯,林鵬.基于改進(jìn)AP聚類和特征選擇的軸承故障診斷方法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2014,40(11):