董 磊， 石瑞敏， 曾志强

(1.中北大学机械与动力工程学院 太原，030051) (2.先进制造技术山西省重点实验室 太原，030051)



基于复杂网络聚类的提升机主轴系统故障诊断

董 磊1,2， 石瑞敏1,2， 曾志强1,2

(1.中北大学机械与动力工程学院 太原，030051) (2.先进制造技术山西省重点实验室 太原，030051)

针对摩擦提升机主轴系统故障耦合、特征微弱且故障样本不易获得的问题，提出一种基于复杂网络聚类的故障诊断方法。该方法从故障数据表现出社团结构的本质出发，以各数据样本为节点，样本间相似度为有权边，构建加权无向复杂网络模型。将欧氏空间的距离概念推广到样本的相似性度量上提出广义Ward距离，并以此为划分准则，采用凝聚型合并过程实现网络模型中社团的聚类，即故障样本的模式识别。对主轴系统过载、滚动轴承元件故障及减速器齿轮磨损的分析结果表明，该方法能准确对已知故障类型数据进行聚类，且在过程中不预设类别数，为收集异常数据以便未知故障的发现与诊断提供了数据支持。与多元支持向量机与快速Newman算法的对比结果表明，该方法具有更高的识别精度与效率。

复杂网络聚类； 社团结构； 故障诊断； 广义Ward距离； 主轴系统

引 言

摩擦提升机具有结构紧凑、提升能力大、适宜深井以及提升效率高等优点，已成为众多煤矿生产企业选用率较高的提升设备[1]。包括摩擦轮、衬垫、钢丝绳、主轴以及两侧轴承等部件的主轴系统是提升机的重要组成部分，其运行的安全可靠性不仅影响生产安全与生产效率，还涉及到工作人员的生命安全[2]。……