基于EEMD的样本熵的滚动轴承AP聚类故障诊断

基于EEMD的样本熵的滚动轴承AP聚类故障诊断基于EEMD的样本熵的滚动轴承AP聚类故障诊断摘要：随着机械设备的广泛应用，轴承故障诊断越来越重要。为了提高轴承故障的诊断准确性和可靠性，本研究提出了一种基于经验模态分解（EEMD）的样本熵的滚动轴承AP聚类故障诊断方法。该方法综合了EEMD和样本熵技术，利用EEMD将原始振动信号分解为多个本征模态函数（IMF），然后计算每个IMF的样本熵，并利用AP聚类算法将样本熵进行聚类分析。实验结果表明，该方法能够有效地识别滚动轴承的不同故障类型，并且具有较高的准确性和可靠性。关键词：EEMD；样本熵；滚动轴承；AP聚类；故障诊断引言近年来，轴承故障诊断已经成为机械设备维护的重要环节。轴承故障不仅会导致设备停机，还可能造成严重的安全事故和经济损失。因此，准确和及时地诊断轴承故障对于设备的安全运行和维护至关重要。现有的轴承故障诊断方法可以分为两类：基于时域分析的方法和基于频域分析的方法。时域分析方法主要通过分析振动信号的时间序列特征来诊断轴承故障，例如峰值指标、脉冲指标等。频域分析方法则通过分析振动信号的频谱特征提取有关轴承的故障信息，例如功率谱密度、峭度等。然而，这些方法在处理非线性和非平稳信号时存在一定的局限性，导致诊断结果不够准确和可靠。为了克服上述问题，本研究提出了一种基于经验模态分解（EEMD）和样本熵的轴承故障诊断方法。EEMD是一种基于局部特征的信号分解方法，能够有效地提取非线性和非平稳信号的局部特征。样本熵是一种非参数的统计指标，用于量化信号的复杂度和随机性。通过将EEMD和样本熵相结合，可以充分利用信号的局部特征，并且能够描述信号的非线性和非平稳特性。方法1.EEMD分解EEMD是一种自适应的信号分解方法，将信号分解为多个本征模态函数（IMF），每个IMF代表了不同尺度的频率分量。EEMD的基本思想是通过添加不同的高斯白噪声对原始信号进行多次重构，然后对多次重构的结果取平均得到最终的IMF。EEMD的主要步骤如下：（1）将原始信号添加高斯白噪声得到多次重构的信号；（2）对每次重构的信号进行希尔伯特变换得到振幅与相位；（3）对每次重构的振幅进行平均得到IMF；（4）对IMF进行重构得到最终的分解结果。2.样本熵计算样本熵是一种非参数的统计指标，用于量化信号的复杂度和随机性。样本熵可以通过以下步骤计算：（1）确定样本窗口大小m和延迟时间τ；（2）构造样本向量，每个样本向量包含m个连续的振动信号样本；（3）计算每个样本向量的距离，距离可以使用欧氏距离、曼哈顿距离等；（4）根据计算得到的距离，计算样本向量的样本熵。3.AP聚类分析AP聚类是一种基于网络模型的聚类算法，可以自动确定聚类中心并进行聚类分析。AP聚类算法的基本思想是评估样本之间的相似性和选择代表性样本作为聚类中心。具体步骤如下：（1）计算样本之间的相似度矩阵；（2）初始化责任矩阵和可用矩阵；（3）根据相似度矩阵更新责任矩阵和可用矩阵；（4）根据责任矩阵和可用矩阵选择聚类中心；（5）根据聚类中心进行聚类分析。结果与分析本研究选取了滚动轴承的振动信号作为实验数据，分别进行了正常轴承和不同故障类型轴承的实验。将实验数据分为训练集和测试集，利用训练集进行模型的训练和参数的优化，然后利用测试集进行故障诊断。实验结果表明，本研究提出的基于EEMD和样本熵的滚动轴承AP聚类故障诊断方法具有较高的准确性和可靠性。通过EEMD分解，能够有效地提取轴承振动信号的局部特征，而样本熵能够描述信号的非线性和非平稳特性。通过AP聚类算法，可以根据样本熵的聚类结果对轴承进行故障诊断，能够准确地识别轴承的不同故障类型。结论本研究提出了一种基于EEMD和样本熵的滚动轴承AP聚类故障诊断方法。该方法能够综合利用信号的局部特征和非线性、非平稳特性，提高了轴承故障诊断的准确性和可靠性。实验结果表明，该方法能够有效地识别滚动轴承的不同故障类型，并具有较高的准确性和可靠性。未来的研究可以进一步优化该方法的参数和算法，提高故障诊断的效果和性能。参考文献：[1]李宝军.基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断研究[D].兰州交通大学,2015.[2]王海峰,雷丰,周跃平,等.基于样本熵和LLE的轴承寿命预测[J].机械工程学报,2010,46(1):9-14.[3]郭刚,张柯,林鹏.基于改进AP聚类和特征选择的轴承故障诊断方法[J].北京航空航天大学学报,2014,40(11):