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基于RBF神经网络的高速旋转设备故障诊断技术研究


基于 RBF 神经网络的高速旋转设备故障诊断技术研究 【摘要】 随着高速旋转设备日益得到广泛应用。这些设备对加工质量及效率 起着关键乃至核心作用, 其造价往往相当昂贵。因此高速旋转加工设备的损坏或 产品报废甚至仅仅是加工效率的降低都可能造成巨大的损失, 为了确保高速旋转 设备的正常工作及对设备故障的预防,基于 RBF 神经网络的高速旋转设备故障 诊断技术日趋发展。由于 RBF 神经网络具有并行分布式处理、联想记忆、自组 织及自学习能力和极强的非线性映射特性, 能对复杂的信息进行识别处理并给予 准确的分类, 因此可以用来对系统设备由于高速旋转机械故障而引起的状态变化 进行识别和判断,从而为高速旋转设备故障诊断与状态监控提供了新的技术手 段。 【关键词】神经网络;故障诊断;状态监控;故障预测 1.概述 RBF 神经网络用于高速旋转设备故障诊断是近年来迅速发展起来的一个新 的研究领域。RBF 神经网络作为一种新的新的模式识别技术,在高速旋转设备 故障诊断领域显示的应用价值较为明显。目前,神经网络在高速旋转设设备故障 诊断领域的应用主要集中在以下几块: (1)从故障预测的角度,应用 RBF 神经网络作为动态预测模型进行高速旋 转设备的故障预测; (2)从故障处理的角度,建立基于 RBF 神经网络的高速旋转设备故障诊断 系统; (3)从模式识别的角度,应用 RBF 神经网络作为分类器对高速旋转设备故 障类型进行准确分类。 随着计算机技术和人工智能的快速发展,特别是信息工程、专家系统的快速 发展,为 RBF 神经网络高速旋转设备故障诊断技术的研究提供了新的方法和理 论。同时为了提高 RBF 神经网络故障诊断的实用性能,目前主要从 RBF 神经网 络模块化神经网络诊断策略和模型本身的改进两个方面进行研究。 2.基于 RBF 神经网络的故障诊断原理 RBF 神经网络系统具备高度非线性映射能力,RBF 神经网络是一个分布式 的和并行的网络处理结构, 能有效存储设备运转过程的信息,能够和已有的历史 故障信息进行对比,进而确定当前的运行状态。图 1 列出克基于 RBF 神经网络 的高速旋转设备故障诊断一般框图。 图 1 基于 RBF 神经网络的高速旋转设备故障诊断结构图 基于神经网络的高速旋转设备故障诊断主要步骤: a)神经网络类型的确定 本步骤主要是选用哪种神经网络、神经网络参数以及神经网络的层数。 b)输人层的确定 对于输人层的选择,可以反映故障信息的参数作为输入变量。 c)输出层的确定 对各种故障状态进行编码, 输出节点数 N 为故障模式的总数,如果第 i 个节 点输出为 1,其余输出为 0,表示第 i 个输入接口故障存在。 d)网络信号模拟 利用已有的故障参数和诊断结果对神经网络进行信号模拟, 模拟好的神经网 络数据中心记录了各种故障的特征参数; 当传递进来的特征参数与神经网络数据 中心记忆中的某个对应故障参数比较接近时,神经网络输出对应故障。 3.基于 RBF 神经网络的旋转机械故障诊断 RBF 神经网络通常是一种三层的前向网络,它由输入层、中间层和输出层 组成,如图 2 所示每个输入神经元和输入向量 X 的元素相对应。中间层由 n 个 神经元组成。 每个输入神经元与中间层神经元相连接,每个中间神经元计算一个 核函数,通常为高斯函数。 图 2 RBF 神经网络结构 旋转机械故障诊断过程中实测的振动信号经常是相互作用和相互干扰的多 畔故障信号的叠加,这给正确的故障识别造成很大的困难。故障诊断过程中,分 类器的分类规则固然重要, 但是,如果所基于的故障特征没

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