38、基于混合机器学习模型的滚动轴承故障诊断

基于混合机器学习模型的滚动轴承故障诊断

滚动轴承广泛应用于各种机械设备中，有效的故障诊断可以减少事故发生、提高轴承运行效率并节省维护成本。本文将介绍基于机器学习算法的滚动轴承故障诊断方法，涉及三种机器学习算法：逻辑回归、支持向量机和随机森林，并结合信号处理的特征提取技术。

1. 引言

滚动轴承是旋转机械的关键部件，可分为球轴承和滚子轴承。利用振动信号进行轴承故障诊断的可行性基于故障早期产生的一系列重复冲击。这些重复冲击信号通常通过信号分解进行分析，常用的信号分解方法包括带通滤波、小波变换（WT）或小波包变换（WPT）、经验模态分解（EMD）、变分模态分解（VMD）和奇异值分解（SVD）等。

机器学习技术也被应用于故障诊断领域，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、k - 均值聚类、高斯混合模型和隐马尔可夫模型等。最新趋势表明，将信号处理和数学技术的专家知识与机器学习相结合的混合模型，能在预测中获得更高的准确性。

2. 机器学习算法

为了对滚动轴承故障进行分类，本文使用了三种机器学习算法：逻辑回归、随机森林和支持向量机。选择这三种算法是基于它们的可解释性、使用CPU快速训练的能力，以及不同的算法和复杂度水平。
- 逻辑回归 ：主要用于处理多维空间中线性可分的类别。对于二元分类问题，逻辑回归的目标是创建一个函数，将输入的实数 $x_i$ 映射到 0 或 1。逻辑回归模型通过优化超参数 $w$ 和 $b$ 来最大化特征属于特定类别的概率。对于多类逻辑回归问题，通常使用 One - vs - rest 分类器将其转换为二元分类问题。
- 线性回归模型：$f_{w,b}(x) =