【故障诊断】基于FCM模糊聚类算法实现轴承故障诊断附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于FCM（Fuzzy C-Means）糊聚类算法实现轴承故障诊断可以按照以下步骤进行：

1. 数据收集：收集轴承工作时不同状态下的振动信号数据。这些数据应包括正常工作状态和各种故障状态的振动信号。

2. 特征提取：从振动信号中提取有代性的特征参数。这些特征可以包括时域特征（差、峰峰值等）、频域特征（如频谱特征、统计特征等）以及其他与轴承故障相关的特征。

3. 数据预处理：对提取的特征进行归一化或标准化处理，以消除不同特征之间的量纲差异，确保数据在相同的尺度范围内。

4. 初始化聚类参数：设置初始聚类的数量和隶属度矩阵的初始值。在FCM算法中，需要指定聚类的个数以及隶属度的初始分布。

5. 运用FCM算法：将处理过的特征数据输入到FCM算法中，迭代更新隶属度矩阵和聚类中心，直至满足停止准则（如隶属度变于某个阈值或达到最大迭代次数）。

6.隶属度矩阵，划分数据点到不同的聚类中心，将其归类为不同的轴承故障类型。

1. 故障诊断与分析：对于新的未知样本，基于估的隶属度，可以诊断出其可能的故障类型。也可以分析各个故障类别所对应的特征模式，从而对不同故障状态进行辨识和分析。

需要注意的是，FCM算法属于一种启发式聚类算法，在实际应用中的效果还需结合实际数据和问题进行验证和调整。此外，应选择合适的聚类数量、隶属度更新规则和迭代停止准则。

⛄ 部分代码

clear allclcball=load ('ball.mat');              inner=load ('inner.mat');outer=load ('outer.mat') ;  outer1=load ('outer1.mat') ;normal=load('normal.mat');inner1=load('inner1.mat');ball1=load ('ball1.mat');​ball_names = fieldnames(ball);       inner_names = fieldnames(inner);outer_names = fieldnames(outer);outer_names1 = fieldnames(outer1);normal_names = fieldnames(normal);inner_names1 = fieldnames(inner1);ball_names1 = fieldnames(ball1);​ball_data=ball.(ball_names{1});      inner_data=inner.(inner_names{1});outer_data=outer.(outer_names{1});outer_data1=outer1.(outer_names1{1});normal_data=normal.(normal_names{1});inner_data1=inner1.(inner_names1{1});ball_data1=ball1.(ball_names1{1}); numPoint=4096;numExample=100;n=6;BearingFeature1=ExteactFeature(normal_data,numPoint,numExample,n);BearingFeature4=ExteactFeature(ball_data,numPoint,numExample,n);BearingFeature2=ExteactFeature(inner_data,numPoint,numExample,n);BearingFeature6=ExteactFeature(outer_data,numPoint,numExample,n);BearingFeature3=ExteactFeature(inner_data1,numPoint,numExample,n);BearingFeature5=ExteactFeature(ball_data1,numPoint,numExample,n);BearingFeature7=ExteactFeature(outer_data1,numPoint,numExample,n);K=[1,4,21,6,12,9,7,15,18,3,14,17,10,11,8,20,5,13,16,19,2];K_J=[1,4,21,6,12,3,9,15,18,7,14,17,10,11,8,5,20,2,13,16,19];fg=K(1:7);SelectFeature1=BearingFeature1(fg,:);SelectFeature2=BearingFeature2(fg,:);SelectFeature3=BearingFeature3(fg,:);SelectFeature4=BearingFeature4(fg,:);SelectFeature5=BearingFeature5(fg,:);SelectFeature6=BearingFeature6(fg,:);SelectFeature7=BearingFeature7(fg,:);input=[SelectFeature1,SelectFeature2,SelectFeature3,SelectFeature4,SelectFeature5,SelectFeature6,SelectFeature7]'; for i=1:700     input(i,:)=input(i,:)/max(input(i,:)); end[ iter,Obj_Fcn,CAT]=fuzzycm(input,14,2,1.0e-6)YLSF_ART_CAT=CAT;Sample1=1:100;YLSF_ART_CAT1=YLSF_ART_CAT(1:100);plot(Sample1,YLSF_ART_CAT1,'xy','markersize',10)hold onSample2=101:200;YLSF_ART_CAT2=YLSF_ART_CAT(101:200);plot(Sample2,YLSF_ART_CAT2,'pg','markersize',10)hold onSample3=201:300;YLSF_ART_CAT3=YLSF_ART_CAT(201:300);plot(Sample3,YLSF_ART_CAT3,'ob','markersize',14)Sample4=301:400;YLSF_ART_CAT4=YLSF_ART_CAT(301:400);plot(Sample4,YLSF_ART_CAT4,'vc','markersize',14)Sample5=401:500;YLSF_ART_CAT5=YLSF_ART_CAT(401:500);plot(Sample5,YLSF_ART_CAT5,'Dm','markersize',14)Sample6=501:600;YLSF_ART_CAT6=YLSF_ART_CAT(501:600);plot(Sample6,YLSF_ART_CAT6,'*r','markersize',14)Sample7=601:700;YLSF_ART_CAT7=YLSF_ART_CAT(601:700);plot(Sample7,YLSF_ART_CAT7,'hk','markersize',14)hold ond=15;k=d;for i=1:dplot([0,730],[i,i],':K')hold onendfor j=1:7    h=100*j;    plot([h,h],[0,k],':K')    hold onendaxis([0 700 0 k]);set(gca,'fontsize',20);set(gca,'xtick',0:100:700);set(gca,'ytick',0:1:k);title('FCM诊断结果','FontName','宋体','FontSize',18)xlabel('样本','FontName','宋体','FontSize',18)ylabel('种类','FontName','宋体','FontSize',18)% gtext('a','FontName','Times New Roman','FontSize',24)​​​

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 张淑清,胡永涛,李盼,等.基于MEMD互近似熵及FCM聚类的轴承故障诊断方法[J].中国机械工程, 2015, 26(19):6.DOI:10.3969/j.issn.1004-132X.2015.19.010.

[2] 杨艺芳.SVM和FCM相结合的故障诊断方法的研究[D].西安科技大学,2008.DOI:10.7666/d.y1322455.

[3] 向玲,郭鹏飞,高楠,等.基于IITD和FCM聚类的滚动轴承故障诊断[J].航空动力学报, 2018, 33(10):8.DOI:10.13224/j.cnki.jasp.2018.10.029.

[4] 康乐.基于EEMD-SVD的FCM聚类的轴承故障诊断[D].燕山大学[2023-07-06].DOI:CNKI:CDMD:2.1016.764408.

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