滚动轴承故障诊断：多尺度LZC与GK模糊聚类结合方法

"基于振动信号多尺度Lempel-Ziv复杂度和GK模糊聚类的滚动轴承故障诊断研究，由俞昆、谭继文等人提出，利用振动信号分析技术进行滚动轴承的故障诊断。该方法结合了多尺度Lempel-Ziv复杂度(LZC)和GK模糊聚类算法，旨在提取振动信号中的关键特征，以识别滚动轴承的不同故障状态。研究中，计算了不同故障状态下的振动信号LZC值，并在多个尺度上进行分析，生成二维故障特征向量。然后，这些特征向量被输入到GK模糊聚类分类器中，以确定各种故障类型的聚类中心。通过计算未知故障样本与已知故障类型聚类中心的海明贴近度，实现对新样本的故障状态识别。实验结果证明，这种方法能够有效地提取振动信号的特征信息，准确地诊断滚动轴承的故障状态。该研究涉及的关键技术包括故障诊断、多尺度Lempel-Ziv复杂度、GK模糊聚类和海明贴近度。" 文章指出，滚动轴承是机械设备中的关键部件，其故障可能导致设备停机和生产损失。因此，对滚动轴承的故障进行早期诊断和准确识别至关重要。Lempel-Ziv复杂度是一种衡量序列复杂性的工具，常用于信号处理和模式识别领域。在多尺度下应用LZC可以捕获信号在不同频率成分下的复杂性变化，提供更丰富的特征信息。 GK模糊聚类是一种模糊逻辑理论下的聚类方法，它允许数据在聚类过程中具有一定的模糊性和不确定性，这在处理实际工程问题时尤为有用。在滚动轴承故障诊断中，GK模糊聚类能够更好地处理由于噪声或数据不完整导致的分类边界不清晰问题。 海明贴近度是一种度量两个数据集相似性的方法，用于计算待识别样本与已知故障类型聚类中心之间的差异。在本文的故障诊断框架中，它起到了确定新样本故障状态的关键作用。 这篇论文提出的方法展示了多尺度分析和模糊聚类在滚动轴承故障诊断中的潜力，为实际工业环境中的设备健康管理提供了新的思路和技术支持。这种结合了理论分析与实际应用的研究，对于提高设备的可靠性和维护效率具有重要意义。