本文關(guān)鍵詞：基于小波包和FCM多分類器組的軸承故障診斷　出處：《燕山大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：滾動軸承是各種旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用最廣泛的一種通用機械部件，其工況監(jiān)控與故障診斷具有重要意義。本文研究基于小波包的軸承故障特征提取及基于模糊C均值(Fuzzy C-Means，簡稱FCM)多分類器組的故障識別方法，以提高軸承故障診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。 首先，對滾動軸承的故障機理進(jìn)行了分析，并分別采用時域和基于傅里葉變換的頻域方法對軸承振動信號的特征進(jìn)行提取與分析。分析結(jié)果表明，基于時域和傅里葉變換的頻域方法對信號的故障特征描述各有局限性。進(jìn)而，本文采用基于小波包的信號能量特征提取方法。 其次，由于多分類器組的魯棒性較好，能克服因某些原因造成的數(shù)據(jù)失真或缺失引起的誤判或漏判。在故障識別中采用FCM多分類器對故障特征進(jìn)行分類識別，得到各類的聚類中心及各個故障樣本對于各故障類型的隸屬度，從而實現(xiàn)模糊聚類劃分。FCM算法具有較高的搜索能力，但它是一種局部搜索算法，且對聚類中心的初值十分敏感，并容易陷入局部極值。為避免分類時陷入局部最優(yōu)，本文利用粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization，簡稱PSO)算法的全局搜索能力對FCM的聚類中心進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而得到一種基于PSO優(yōu)化的FCM多分類器組故障特征識別方法。 最后，在進(jìn)行FCM多分類器組融合時采用模糊積分(Fuzzy Integral，簡稱FI)融合方法，用以提高多分類器融合系統(tǒng)的分類精確率。在基于FI的多分類器融合系統(tǒng)中，，模糊測度對融合系統(tǒng)的性能有很大的影響，通常情況模糊測度為預(yù)先人為給定。因此，本文同樣采用PSO算法優(yōu)化模糊測度，改進(jìn)基于FI融合的多分類器組的分類精度和分類效率。仿真研究表明基于小波包和FCM多分類器組的故障診斷方法能夠有效地提高軸承故障診斷的識別準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Rolling bearing is one of the most widely used mechanical components in all kinds of rotating machinery. It is of great significance to monitor the working condition and diagnose the fault. In this paper, a fault recognition method based on wavelet packet for bearing fault feature extraction and multiple classifiers based on fuzzy C Fuzzy (FCM C-Means) is proposed to improve the accuracy of bearing fault diagnosis system.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

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