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

俞昆; 谭继文; 李善

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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

首发时间：2016-05-26

俞昆 ¹
俞昆（1991-），男，在读硕士研究生，主要研究方向：机械设备故障诊断
谭继文 ¹
谭继文（1960-），男，教授，主要研究方向：机械设备故障诊断、钢丝绳无损检测
李善 ¹

1、青岛理工大学机械工程学院，青岛 266525

摘要：提出一种基于振动信号多尺度Lempel-Ziv复杂度（LZC）和GK模糊聚类相结合的滚动轴承故障诊断方法。计算滚动轴承不同故障状态振动信号原始LZC、多尺度LZC值；将每个故障样本对应的不同尺度LZC值作为二维故障特征向量输入GK聚类分类器得到不同故障类型的聚类中心；通过计算待识别故障样本与已知故障类型聚类中心的海明贴近度实现故障状态识别。故障诊断结果表明，该方法能全面获取振动信号的特征信息，有效诊断滚动轴承故障状态。

关键词：故障诊断多尺度Lempel-Ziv复杂度 GK模糊聚类海明贴近度滚动轴承

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Fault Diagnosis of Rolling Element Bearing Based on Lempel-Ziv Complexity at Multi-scale and GK fuzzy clustering

YU Kun ¹
俞昆（1991-），男，在读硕士研究生，主要研究方向：机械设备故障诊断
TAN Jiwen ¹
谭继文（1960-），男，教授，主要研究方向：机械设备故障诊断、钢丝绳无损检测
LI Shan ¹

1、machnical engineering college, Qingdao technological university, Qingdao 266525

Abstract：A new method for fault diagnosis of rolling element bearing based on Lempel-Ziv complexity (LZC) at multi-scale and GK fuzzy clustering was proposed in this paper. Firstly, the LZC values of different fault conditions' vibration signal were calculated at original and multi-scale. Secondly, the two LZC values corresponding to various fault samples were utilized as input vectors of GK fuzzy clustering to obtain the cluster centers of different fault conditions. Finally, the final fault conditions recognition were realized by calculating the hamming approach degree between test samples and cluster centers of known fault conditions. The result of final fault conditions recognition illustrated that this method can extract the characteristic information sufficiently and realize the fault diagnosis of rolling element bearings effectively.

Keywords： fault diagnosis；Lempel-Ziv complexity at multi-scale GK fuzzy clustering hamming approach degree rolling element bearing

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俞昆，谭继文，李善. 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[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2016-05-26]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201605-1274.

No.4692837596055146****

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论文编号	201605-1274
论文题目	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
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