滚动轴承是旋转机械系统中不可或缺的零件,其正常运转对于机械系统的性能和寿命至关重要。一旦发生故障,可能会导致机械系统无法正常工作并影响生命安全。通过对机械和设备的故障诊断,可以有效地保证其正常运行,从而发挥其最大的价值。本课题研究滚动轴承故障诊断相关理论和方法,探讨了其不同故障状态所表现出的振动信号特征。本文在西储大学滚动轴承数据集中进行了多组对比实验,结果表明本文提出的I-Canopy-Kmeans算法在各组实验中表现良好,其各项评价指标均达到了较好的效果,准确率最高达到了97.97%。这表明本文的算法能够有效地应用于机器故障检测领域,具有较高的可行性和实用性。本文主要研究以下几个方面:针对聚类算法在故障诊断中需要根据具体的问题设置聚类的数量、需要大量的计算资源和时间、对噪声数据敏感等问题,提出使用小波包变换的同时引入Canopy算法。首先本文引入小波包变换来对原始信号进行降维处理,可以有效地减少数据的维度和噪声的影响。其次本文采用Canopy算法来对数据进行粗聚类,避免了传统聚类算法中需要提前设定聚类的数量的问题,同时减少了计算量,提高了算法的效率。最后本文使用Kmeans算法将这些聚类中心点进一步聚类,得到最终的聚类结果。相比于传统的聚类算法,使用小波包变换和Canopy算法的方法具有更好的抗噪性和运行效率,能够更加准确地诊断出滚动轴承的故障。针对传统Kmeans算法中初始中心点的选取、指定k值的大小以及噪声很大程度上影响聚类最终结果的问题,提出了一种改进的Canopy-Kmeans算法。首先,在Canopy算法中使用“最远最近”原则来选取初始中心,从而避免了传统方法中初始中心点随机选取可能导致聚类效果不佳的问题。该原则的基本思想是,在获取n个Canopy时,任意两个Canopy中心点之间的距离应该尽可能远;其次,优化Canopy算法中的阈值T1和T2的选取方式,具体为使用欧氏距离求出所有数据点的均值点,并计算均值点到所有数据点的距离。通过交叉验证法算出最适合的T1和T2,最后将生成的Canopy个数赋值给k,以此作为聚类的初始中心点,进行Kmeans聚类,以达到最优的聚类效果。实验结果表明,采用本研究所提出的方法可以有效地避免传统聚类算法容易陷入局部最优解的问题,使得预测结果变得更加可靠、精确。本研究充分探讨了滚动轴承故障检测的关键技术,这不仅可以极大地提升机械设备的运行效率,而且还能够确保安全操作,并带来更高的经济效益。综上所述,基于小波包变换和优化后的Canopy-Kmeans算法可以提供一种高效、准确的滚动轴承故障诊断方法,其精确度和适用性都得到了显著提升。