[发明专利]一种基于K均值的滚珠丝杠副状态监测方法

摘要

一种基于K均值的滚珠丝杠副状态监测方法属于丝杠监测领域；包括采集滚珠丝杠副的原始振动信号；根据振动信号进行特征提取和特征选择；对所述特征值进行标准化；利用已有的全生命周期的丝杠历史数据进行K均值训练，模拟出的聚类中心M作为状态监测的初始凝聚点；每加入一个新样本xk，与前k‑1个样本存入Xk中，分别计算Xk与M中的每个凝聚点的距离，找出距离最小的凝聚点及其标签，将该样本归到此标签类中；更新凝聚点M，即类内点的平均值；画出每个样本所在类的标签，并用不同颜色区别不同状态，直到设备发生故障无法提取数据；本发明将分类标签作为状态监测的结果，不同的标签表示不同的健康状态，本发明克服了原始方法的数据依赖性的技术问题。

主权项

1.一种基于K均值的滚珠丝杠副状态监测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤a、采集滚珠丝杠副的原始振动信号；步骤b、根据振动信号进行特征提取，提取的特征以特征值矩阵的形式存储，通过特征选择，选出对于丝杠副退化贡献程度大的特征；步骤c、对所述特征值进行标准化，公式如下：公式中xk为第k个样本特征值，为当前k个样本的特征值均值，s(X_k)为当前k个样本的特征值标准差；步骤d、利用已有的全生命周期的丝杠历史数据进行K均值训练，模拟出的聚类中心M作为状态监测的初始凝聚点；步骤e、每加入一个新样本xk，与前k‑1个样本存入Xk中，然后分别计算Xk与M中的每个凝聚点的距离，找出距离最小的凝聚点及其标签，最后将该样本归到此标签类中；步骤f、更新凝聚点M，更新机制为求出各个新分类的中心，即类内点的平均值；步骤g、画出每个样本所在类的标签，并用不同颜色区别不同状态，重复步骤e和步骤f，直到设备发生故障无法提取数据。