發(fā)布時(shí)間：2018-03-01 20:42

  本文關(guān)鍵詞： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 參數(shù)優(yōu)化 多尺度排列熵 遺傳算法 微粒群算法 模糊C均值聚類　出處：《軸承》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為精確提取滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的故障特征,提出了一種基于參數(shù)優(yōu)化多尺度排列熵與模糊C均值聚類的故障診斷方法。首先,針對(duì)多尺度排列熵算法的參數(shù)確定問題,綜合考慮參數(shù)之間的交互影響,基于遺傳算法與微粒群算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化;然后,利用參數(shù)優(yōu)化多尺度排列熵對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取,并通過模糊C均值聚類確定標(biāo)準(zhǔn)聚類中心;最后,采用Euclid貼近度對(duì)故障樣本進(jìn)行分類。通過分類系數(shù)與平均模糊熵檢驗(yàn)聚類效果,證明了多尺度排列熵參數(shù)優(yōu)化的有效性;與單一尺度排列熵、樣本熵結(jié)合模糊C均值聚類方法的對(duì)比分析表明,基于參數(shù)優(yōu)化多尺度排列熵與模糊C均值聚類的故障診斷方法具有更高的故障識(shí)別率和更廣闊的適用范圍。
[Abstract]:In order to extract the fault feature of rolling bearing vibration signal accurately, a fault diagnosis method based on multi-scale permutation entropy and fuzzy C-means clustering is proposed. Firstly, the parameter determination problem of multi-scale permutation entropy algorithm is proposed. Considering the interaction between parameters, the parameters are optimized based on genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm. Then, the vibration signals of rolling bearings are extracted by multi-scale permutation entropy. The standard clustering center is determined by fuzzy C-means clustering. Finally, fault samples are classified by Euclid closeness. The clustering effect is tested by classification coefficient and average fuzzy entropy, and the effectiveness of optimization of multi-scale permutation entropy parameters is proved. Compared with single scale permutation entropy, sample entropy and fuzzy C-means clustering method, it is shown that, The fault diagnosis method based on multi-scale permutation entropy and fuzzy C-means clustering has higher fault identification rate and wider application range.
【作者單位】： 燕山大學(xué)河北省重型機(jī)械流體動(dòng)力傳輸與控制實(shí)驗(yàn)室;燕山大學(xué)先進(jìn)鍛壓成形技術(shù)與科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;燕山大學(xué)河北省工業(yè)計(jì)算機(jī)控制工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51675460,51405426) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(E2016203306)
【分類號(hào)】：TH133.33

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本文編號(hào)：1553513