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一種結合譜聚類(lèi)與關(guān)聯(lián)規則的軸承故障診斷方法
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鹽城工學(xué)院

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國家自然科學(xué)—基于點(diǎn)-簇-劃分三層架構的文本深度聚類(lèi)集成研究(62076215)、江蘇省高等學(xué)校自然科學(xué)研究面上項目(21KJD520006)、2021年度未來(lái)網(wǎng)絡(luò )科研基金(FNSRFP-2021-YB-46)、鹽城工學(xué)院研究生培養創(chuàng )新工程項目(SJCX21_XZ018)、橫向項目合同編號2022032809、教育部產(chǎn)學(xué)研合作項目編號202102594034。


A Bearing Fault Diagnosis Method Combining Spectral Clustering and Association Rules
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    摘要:

    針對現階段機械設備軸承故障診斷方法難以挖掘隱含特征、診斷精準度低等問(wèn)題,將譜聚類(lèi)(spectral clustering,SC)算法與關(guān)聯(lián)規則算法Apriori相結合,提出SC-Apriori算法。首先根據美國西儲大學(xué)軸承數據中心網(wǎng)站公開(kāi)發(fā)布的軸承故障數據集,選取0負載下的數據,計算得到滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號的9個(gè)時(shí)域特征和3個(gè)頻域特征;其次使用Pearson相關(guān)系數進(jìn)行特征篩選,留下9個(gè)有效特征,再利用SC-Apriori算法挖掘出訓練數據集中軸承不同特征數據之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并引入提升度來(lái)去除冗余的關(guān)聯(lián)規則,進(jìn)而構建一個(gè)規則庫;再將測試數據進(jìn)行處理,并與已建立的規則庫進(jìn)行比對,根據匹配率來(lái)判斷其故障類(lèi)型。在測試數據上的實(shí)驗結果表明,與已有算法相比,本文設計的SC-Apriori算法挖掘出的規則數量大幅減少,匹配速度更快,且匹配效果更好。

    Abstract:

    The SC-Apriori algorithm was proposed by combining the spectral clustering (SC) algorithm with the association rule algorithm Apriori to address the problems of difficulty in mining the implicit features and low diagnostic accuracy of the existing mechanical equipment bearing fault diagnosis methods. Firstly, based on the bearing fault dataset publicly released on the website of the Bearing Data Centre of Western Reserve University, the data under 0 load were selected and nine time-domain features and three frequency-domain features of the rolling bearing vibration signal were calculated; secondly, the Pearson correlation coefficient was used to filter the features, leaving nine effective features, and then the SC-Apriori algorithm was used to mine different features of the bearings in the training dataset. The association relationship between the data and the introduction of boosting to remove the redundant association rules, and then construct a rule base; then the test data are processed and compared with the established rule base to determine their fault types according to the matching rate. The experimental results on the test data show that the SC-Apriori algorithm designed in this paper mines a significantly reduced number of rules, matches faster and has better matching effect compared with existing algorithms.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

徐秀芳,徐丹妍,徐森,郭乃瑄,許賀洋.一種結合譜聚類(lèi)與關(guān)聯(lián)規則的軸承故障診斷方法計算機測量與控制[J].,2023,31(1):51-58.

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  • 收稿日期:2022-09-22
  • 最后修改日期:2022-10-27
  • 錄用日期:2022-10-31
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2023-01-16
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