基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断

基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断摘要：滚动轴承作为旋转机械设备中的重要组成部分经常承受着高速和高负荷的工作条件。因此，轴承故障的准确诊断

C- 基于插值多尺度熵与模糊均值的滚动轴承故障诊断 基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断 摘要：滚动轴承作为旋转机械设备中的重要组成部分经常承受着高速和高负荷的工作 条件。因此，轴承故障的准确诊断对于保证设备的可靠运行至关重要。本文提出了一 种基于插值多尺度熵（IMSE）与模糊C-均值（FCM）的滚动轴承故障诊断方法。首 先，通过加速度传感器采集轴承振动信号，并进行预处理。然后，利用IMSE方法， 对振动信号进行特征提取。接着，将FCM聚类算法应用于IMSE特征，以确定不同故 障状态下的聚类中心。最后，基于聚类结果，通过模糊C-均值，将故障模式映射到相 应的故障类型。实验结果表明，所提出的方法在滚动轴承故障诊断方面具有较好的性 能和实用性。 1.引言 滚动轴承是旋转机械设备中最常见的元件之一。然而，由于长期高速和高负荷工作条 件的影响，滚动轴承容易发生故障。因此，准确诊断滚动轴承的故障状态对于保证设 备的可靠运行至关重要。传统的滚动轴承故障诊断方法主要基于振动信号的时域特征 或频域特征，但这些方法存在着一些局限性，如特征提取不准确、对噪声敏感等。因 此，提出了基于插值多尺度熵和模糊C-均值的滚动轴承故障诊断方法，以克服传统方 法的不足。 2.方法 2.1数据采集与预处理 使用加速度传感器采集滚动轴承的振动信号。为了提高信号的质量，需要对采集到的 振动信号进行预处理，包括降噪和滤波处理。 2.2特征提取 为了提取滚动轴承振动信号中的有用信息，本文采用了插值多尺度熵（IMSE）方法。 IMSE是一种基于样本插值的尺度熵方法，能够有效地描述信号的时序特性。通过对每 个尺度上的信号进行插值处理，可以得到一系列插值尺度信号。然后，对这些插值尺 度信号进行熵计算，得到每个尺度上的多尺度熵值。最后，将多尺度熵值作为特征向 量用于进一步分析。 2.3故障诊断