DD-KNN用于轴承故障诊断

资 源 简 介

DD-KNN用于轴承故障诊断

详 情 说 明

在工业设备维护领域，轴承故障的早期诊断对于预防性维护至关重要。DD-KNN（Dynamic Distance K-Nearest Neighbors）作为一种改进的KNN算法，通过动态调整距离权重和邻居数量，能够有效提升轴承故障分类的准确性。

传统的KNN方法在轴承故障诊断中存在两个主要局限性：一是固定k值难以适应不同故障类型的特征分布差异，二是简单的欧氏距离无法捕捉振动信号中的关键特征。DD-KNN对此进行了针对性优化：

首先采用时频域联合分析提取振动信号特征，包括小波包能量熵和幅值调制特征。然后引入动态距离度量机制，根据特征重要性自动调整各维度权重，使关键故障特征获得更高区分度。最后通过邻居置信度评估动态选择最优k值，在简单样本区域减少计算量，在决策边界复杂区域增加参考邻居数量。

实验表明，相比标准KNN，DD-KNN在轴承内外圈故障、滚动体故障等典型场景中能提升约15%的分类准确率。该方法的优势在于既保留了KNN模型直观易解释的特点，又通过动态机制克服了原始算法在处理工业振动数据时的不足。