1.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和隨機(jī)直覺(jué)模糊策略的軸承故障診斷方法，包括以下步驟：

一、以實(shí)驗(yàn)手段構(gòu)建模糊專(zhuān)家系統(tǒng)

利用實(shí)驗(yàn)手段模擬軸承各種典型故障運(yùn)行模式，對(duì)于某一種故障在相同的時(shí)間間隔Δt內(nèi)連續(xù)觀(guān)測(cè)n次，作為一組，重復(fù)m組,代表m個(gè)專(zhuān)家；對(duì)于第k組數(shù)據(jù)，經(jīng)頻譜變換后，模糊認(rèn)為頻譜圖中第i次出現(xiàn)振動(dòng)幅值點(diǎn)處的頻率為i倍故障特征頻率，i＝1，2，...p；

(1)計(jì)算k組數(shù)據(jù)在i倍特征頻率處的平均值

M_i，k＝(x_{i，k，1}+x_{i，k，2}+x_i，k，3.....+x_i，k，n)/n

(2)計(jì)算k組數(shù)據(jù)在i倍特征頻率處的標(biāo)準(zhǔn)差：

σi,k=((xi,k,l-Mi,k,)2+(xi,k,2-Mi,k)2+(xi,k,3-Mi,k)2+···...+(xi,k,3-Mi,k)2)/n]]>

(3)利用M_i，k，σ_i，k構(gòu)造高斯隸屬度函

(4)構(gòu)造i倍頻率處有m個(gè)專(zhuān)家組成模糊專(zhuān)家系統(tǒng)故障特征的隸屬度函數(shù)

x_i表示傳感器獲得測(cè)量值，Mi,a=mink=1,m(Mi,k)]]>Mb=maxk=1,m(Mxi,k)]]>

因此，取某一種故障處的i倍故障特征頻率，i＝1，2....p，可以建立p個(gè)高斯隸屬度函數(shù)；那么如果軸承有q種故障，則需要建立p*q個(gè)隸屬度函數(shù)；

二、待檢軸承故障特征隸屬度的建立

在相同的時(shí)間間隔Δt內(nèi)連續(xù)觀(guān)測(cè)n次，作為一組待檢樣本，求出在i倍特征頻率處的待檢隸屬度函數(shù)，則可以建立p個(gè)高斯隸屬度函數(shù)；

在i倍特征頻率處的隸屬度曲線(xiàn)

三、隨機(jī)模糊集匹配與直覺(jué)模糊集融合

將待檢模式和模糊專(zhuān)家系統(tǒng)故障模式的隸屬度函數(shù)進(jìn)行匹配,就可以得到從采集信息中提取的特征對(duì)故障檔案庫(kù)中各個(gè)故障的支持程度，利用模糊隨機(jī)集表示隨機(jī)集似然測(cè)度，表示各個(gè)故障假設(shè)集全集的BPA；以第i次出現(xiàn)幅值處認(rèn)為是i倍特征頻率為例，待檢模式的隸屬度曲線(xiàn)與模糊專(zhuān)家系統(tǒng)中q種故障的隸屬度曲線(xiàn)匹配相交，各自交點(diǎn)的縱坐標(biāo)的最大值即為似然測(cè)度值；

(5)得到BPA向量:

μ_i＝(μ_i1,μ_i2,μ_i3，....μ_iq)，i＝1，2，...p

然后進(jìn)行不確定度計(jì)算和向量元素歸一化，

Θ=1-max(μi1,μi2,μi3,....μiq);]]>

得到包含不確定度的歸一化向量：vi=(vi1,vi2,vi3,....viq,Θi,),]]>

其中vi1+vi2+vi3+...+viq+Θi=1]]>

此時(shí)得到單一傳感器在倍特征頻率處的p個(gè)證據(jù)向量，傳統(tǒng)方法是直接忽略不確定度根據(jù)模糊證據(jù)理論融合；

(6)直覺(jué)模糊集融合；

充分考慮到不確定度也代表一定的信息，v_i，j寫(xiě)成(m_i，j，n_i，j)其中i＝1,2,…p；j＝1,2,…q

其中m_i，j＝v_i，j，代表支持j故障的隸屬度，ni,j=(1-mi,j-Θi)]]>代表肯定不是j故障的隸屬度；這樣有隨機(jī)模糊集的單一的似然測(cè)度值轉(zhuǎn)變?yōu)槎獢?shù)對(duì)來(lái)表示，隨機(jī)模糊集轉(zhuǎn)變?yōu)殡S機(jī)直覺(jué)模糊集，更接近客觀(guān)現(xiàn)實(shí)；

對(duì)于單一傳感器的i個(gè)證據(jù)變?yōu)槎嘣獩Q策融合：

f(vj)=f(mi,j,ni,j)=(1-Πi=1p(1-mij),Πi=1pni,j),]]>其中，j＝1,2,…q代表q種故障；

即得到：f(v)＝f(<m₁，n₁>，<m₂，n₂>，<m₃，n₃>，......<m_q，n_q>，)

(7)多元決策判定規(guī)則

判定故障類(lèi)型應(yīng)有數(shù)值最大的m_i且應(yīng)大于某一門(mén)限值θ；當(dāng)m_i＝m_j時(shí)，比較n_i和n_j，首選n_j中數(shù)值小的故障類(lèi)型。

不確定度應(yīng)小于某一門(mén)限值，即1-(m_i+n_i)＜ζ；

數(shù)值最大的m_i與數(shù)值第二大的m_j之間應(yīng)該有一定差，即m_i-m_j＞ζ；

基于以上規(guī)則，判定出是第j種故障；

(8)N個(gè)傳感器情況：如果有N個(gè)傳感器，以上單一傳感器的決策級(jí)融合則轉(zhuǎn)變?yōu)镹個(gè)傳感器的特征級(jí)融合，N個(gè)傳感器分布在不同的位置，應(yīng)該有不同的權(quán)重系數(shù)；

ω(ω₁，ω₂，…·ω_N)，且Σi=1Nωi=1,]]>利用公式

對(duì)N個(gè)傳感器進(jìn)行第二次融合；仍然利用以上融合判定規(guī)則進(jìn)行判定屬于第j種故障。