基于谱估计与核模糊聚类的往复压缩机轴承故障评估方法

来源：机床与液压杂志2022年第12期北京时间：

作者：刘岩，王金东，赵海洋，王斌武，韩兴国

单位：桂林航天工业学院能源与建筑环境学院；东北石油大学机械科学与工程学院；东北石油大学机械科学与工程学院；桂林航天工业学院能源与建筑环境学院；桂林航天工业学院能源与建筑环境学院

摘要：针对往复机轴承性能衰退评估中模型适应性和指标量化困难等问题，提出一种基于奇异谱分布与核模糊C均值聚类算法（KFCM）的性能衰退评估方法。利用变分模态分解（VMD）算法提取并优选主模态多重分形奇异谱(MSS)构成谱形态参量，经奇异值分解降噪处理，建立KFCM与二叉树支持向量机相结合的评估模型，并给出完整的轴承性能衰退评估流程；进行压缩机轴承磨损故障模拟及算法对比分析。结果表明：该方法能有效评定滑动轴承磨损故障性能衰退程度。

关键词：往复压缩机;故障评估;变分模态分解（VMD）;核模糊C均值聚类（KFCM）;谱估计

基金资助：中国博士后科学基金项目（2015M423）：广西自然科学基金项目（2018GXNSFAA281306）