基于vague集相似度量的滚动轴承故障诊断

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1、基于Vague集相似度量的滚动轴承故障诊断陈金梅-金誉辉彳，黄更平2（1.广西工业职业技术学院，广西南宁530003；2.广西特种设备监督检验院，广西南宁530219）摘要：针对滚动轴承故障参数与故障类世之间关系的复杂性和不确定性，采用两种Vague集相似度量的故障诊断方法，将故障类型与故障参数Z间的关系以及待测样木的故障参数用Vague集表示，通过计算并比较待测样本Vague集与故障样本Vague集Z间的相似度量得到故障诊断结果，并给出算例。分析结果衣明,它貝有一定的合理性和通用性。关键词：滚动轴承；Vague集；相似度量中图分类号：TH133.3文献标志码：ARe

2、searchonFaultDiagnosisofRollingBearingonSimilarityMeasuresBetweenVagueSetsCHENJin-mei1,JINYu-hui2,HUANGGeng-ping2(1.GuangxiVocation!andTechnicalInstituteofIndustry,Nanning53OOO3,China;2・GuangxiInstituteofSpecialEquipmentSupervisionandInspection,Nanning530022,China)Abstract:Aimingatcompl

3、exityanduncertaintyofrelationbetweenfaultparamertersandfaulttypesofrollingbearing,thetwomethodsofsimilaritymeasuresbetweenvaguesetswerebuilt.Therelationbetweenfaulttypesandfaultparamertersofthesampleorthesampleinstudywasexpressedwithvaguesets.Theresultsoffaultdiagnosisweregainedbycalcul

4、atingandcomparingsimilaritymeasuresbetweenvaguesetsofthesampleinstudyandvaguesetsoffaultsamples,andanexamplewasgiven.Ilhasgreatrationalandcommonalitybyanalyzingtheresult.Keywords:rollingbcaring;vaguesets;similaritynicasurcs1引言轴承是车辆、机床、电子专用设备等旋转机械屮使用最多、最为关键、且最易损坏的机械零件Z—山。据统计，旋转机械的故障冇30%是

5、由轴承引起的，可见轴承的好坏对机器的工作状态影响很人，所以对滚动轴承的故障诊断和监测一直是近年來国内外发展机械故障诊断技术的重点。滚动轴承故障诊断常用的方法是小波分析法和智能诊断技术。小波分析法是最近几年才出现并得以应用和发展的一种吋频信号分析方法。由于它具有时域和频域的局部化和可变时频窗的特点，用它分析非平稳信号效果较好⑵。小波分析法包括小波变换方法和小波包变换方法，其缺点是计算过程比较复杂，计算工作量较大。智能诊断技术就是把神经网络、专家系统、模糊理论等技术与滚动轴承的特征参数有机地结合起來进行综合分析的故障诊断技术。神经网络是对人脑神经组织结构和行为的模拟。故障

6、诊断专家系统是一种典烈的知识处理系统，它能获取大量的专家诊断知识，利用专家的推理方法，解决故障诊断领域的问题。模糊故障诊断方法是利用模糊集合论中的隶属函数的概念，解决故障与征兆关系的模糊不确定性与故障的早期预报及精密诊断的方法。山于模糊集的隶属函数是一个单一的值，它不能同吋表示支持和反对的证据，为此，提出了Vague集概念。Vague集是模糊集的一种推广形式，常应川于模糊控制、决策分析、模式识别等领域，而相似度呈是其屮的关键技术⑶。随着机械故障诊断技术的发展，单一的信号处理技术已经不能很好的满足故障诊断要求，各种信号处理技术相互融介成为发展方向。鉴于此种情况，木文采用

7、小波包变换法处理得到的数据，在应用两种Vague集相似度量的方法对滚动轴承的故障进行研究，最后给出它们在模式识别屮的应用实例。2基本理论2.1Vague集基本概念定义1⑷：设X是一个点（对象）空间,其屮任意一个元素用力表示，X上一个Vague集V用一个真隶属两数人，和一个假隶属函数人表示，人（兀）是从支持力的证据导出的龙的肯定隶属函数下界，人（x）是从反对力的证据所导出的/的否定隶属度的下界，几⑴和人⑴将区间[0,1]中的一个实数和X的每一点联系起来，即tv:Xt[0,1],九：Xt[0,1],力关于V的隶属度v（x）表示为：上（兀）,1—九（兀）]