基于EEMD的樣本熵的滾動軸承AP聚類故障診斷

基于EEMD的樣本熵的滾動軸承AP聚類故障診斷基于EEMD的樣本熵的滾動軸承AP聚類故障診斷摘要：隨著機械設(shè)備的廣泛應(yīng)用，軸承故障診斷越來越重要。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?zāi)B(tài)分解（EEMD）的樣本熵的滾動軸承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將原始振動信號分解為多個本征模態(tài)函數(shù)（IMF），然后計算每個IMF的樣本熵，并利用AP聚類算法將樣本熵進行聚類分析。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地識別滾動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；滾動軸承；AP聚類；故障診斷引言近年來，軸承故障診斷已經(jīng)成為機械設(shè)備維護的重要環(huán)節(jié)。軸承故障不僅會導(dǎo)致設(shè)備停機，還可能造成嚴(yán)重的安全事故和經(jīng)濟損失。因此，準(zhǔn)確和及時地診斷軸承故障對于設(shè)備的安全運行和維護至關(guān)重要?，F(xiàn)有的軸承故障診斷方法可以分為兩類：基于時域分析的方法和基于頻域分析的方法。時域分析方法主要通過分析振動信號的時間序列特征來診斷軸承故障，例如峰值指標(biāo)、脈沖指標(biāo)等。頻域分析方法則通過分析振動信號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)信號時存在一定的局限性，導(dǎo)致診斷結(jié)果不夠準(zhǔn)確和可靠。為了克服上述問題，本研究提出了一種基于經(jīng)驗?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分解方法，能夠有效地提取非線性和非平穩(wěn)信號的局部特征。樣本熵是一種非參數(shù)的統(tǒng)計指標(biāo)，用于量化信號的復(fù)雜度和隨機性。通過將EEMD和樣本熵相結(jié)合，可以充分利用信號的局部特征，并且能夠描述信號的非線性和非平穩(wěn)特性。方法1.EEMD分解EEMD是一種自適應(yīng)的信號分解方法，將信號分解為多個本征模態(tài)函數(shù)（IMF），每個IMF代表了不同尺度的頻率分量。EEMD的基本思想是通過添加不同的高斯白噪聲對原始信號進行多次重構(gòu)，然后對多次重構(gòu)的結(jié)果取平均得到最終的IMF。EEMD的主要步驟如下：（1）將原始信號添加高斯白噪聲得到多次重構(gòu)的信號；（2）對每次重構(gòu)的信號進行希爾伯特變換得到振幅與相位；（3）對每次重構(gòu)的振幅進行平均得到IMF；（4）對IMF進行重構(gòu)得到最終的分解結(jié)果。2.樣本熵計算樣本熵是一種非參數(shù)的統(tǒng)計指標(biāo)，用于量化信號的復(fù)雜度和隨機性。樣本熵可以通過以下步驟計算：（1）確定樣本窗口大小m和延遲時間τ；（2）構(gòu)造樣本向量，每個樣本向量包含m個連續(xù)的振動信號樣本；（3）計算每個樣本向量的距離，距離可以使用歐氏距離、曼哈頓距離等；（4）根據(jù)計算得到的距離，計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，可以自動確定聚類中心并進行聚類分析。AP聚類算法的基本思想是評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)聚類中心進行聚類分析。結(jié)果與分析本研究選取了滾動軸承的振動信號作為實驗數(shù)據(jù)，分別進行了正常軸承和不同故障類型軸承的實驗。將實驗數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，利用訓(xùn)練集進行模型的訓(xùn)練和參數(shù)的優(yōu)化，然后利用測試集進行故障診斷。實驗結(jié)果表明，本研究提出的基于EEMD和樣本熵的滾動軸承AP聚類故障診斷方法具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。通過EEMD分解，能夠有效地提取軸承振動信號的局部特征，而樣本熵能夠描述信號的非線性和非平穩(wěn)特性。通過AP聚類算法，可以根據(jù)樣本熵的聚類結(jié)果對軸承進行故障診斷，能夠準(zhǔn)確地識別軸承的不同故障類型。結(jié)論本研究提出了一種基于EEMD和樣本熵的滾動軸承AP聚類故障診斷方法。該方法能夠綜合利用信號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。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地識別滾動軸承的不同故障類型，并具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。未來的研究可以進一步優(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：[1]李寶軍.基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的滾動軸承故障診斷研究[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[J].機械工程學(xué)報,2010,46(1):9-14.[3]郭剛,張柯,林鵬.基于改進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,2014,40(11):