徑向基函數神經網絡下的轉子系統裂紋故障診斷處理

摘 要

針對轉子系統中出現的裂紋故障，本文利用徑向基函數（RBF）神經網絡和基于模型轉子系統診斷技術在非線性系統動態辨識過程中的優勢，提出了全新的轉子系統裂紋故障的診斷處理方式，此處理方式使用徑向基函數神經網絡實現轉子系統裂紋故障的診斷處理，在診斷過程中通過已經辨識到的信息對轉子系統故障進行快速的檢測及分離。通過研究分析，本文中提出的徑向基函數神經網絡下的轉子系統裂紋檢測適用于在線檢測及定量識別。最后對此方法進行仿真，表示此方式有效。

【關鍵詞】徑向基函數 神經網絡 轉子系統 裂紋 故障診斷

旋轉機械屬于工業領域中使用較為廣泛的機械設備，其核心就是轉子系統，具有多種振動形式。轉子系統會因為一系列的故障對正常工作造成影響，嚴重還會出現機毀人亡的事故，造成了較大的損失。在轉子系統出現故障的過程中，轉子系統振動信號和正常狀態的信號具有較大的差異，所以可以使用轉子系統振動信號實現轉子系統故障的分析和診斷。人工神經網絡具有一定的非線性映射能力、容錯能力和學習能力，被廣泛應用到信號處理、故障診斷過程中。現代BP神經網絡也被廣泛應用到機械故障診斷過程中，但是因為此算法存在一定的缺陷，無法在實際使用中推廣。徑向基函數神經網絡和BP神經網絡相比，其能夠避免陷入最小局部的可能性，并且還具有較快的學習速度和收斂速度。基于此，本文就針對轉子系統裂紋故障，使用徑向基函數神經網絡進行診斷處理。

1 徑向基函數神經網絡

徑向基函數（RBF）神經網絡屬于局部逼近網絡，其具有較強的學習能力，并且結構較為簡單，具有較快的收斂速度，還能夠以任意精度逼近任意連續的函數。典型的徑向基函數神經網絡主要包括隱層、輸入層、輸出層，輸入層節點的個數和輸入信號維數具有密切的聯系，隱層節點的個數和實際問題的描述需求具有密切的聯系，輸出層主要是通過目標輸出實現。

徑向基函數神經網絡是一種分布式核函數學習模型，輸入模式的分布將核作為中心。X表示網絡n維輸入，y表示m維輸入。對于徑向基函數神經網絡隱層節點i來說，輸出值屬于n維輸入向量x和網絡隱層節點中心Ci的組合運算，通過下式表示：

T表示轉子系統被檢測過程中的運行周期。轉子系統裂紋故障檢測和診斷過程為自動動態匹配，故障檢測及分離為相互并行，那么轉子系統裂紋故障診斷的策略為：將被檢測的轉子系統和動態估計器為0時候進行對比，如果在任意時間t>T對i∈（1，...，n），并且||vi0（t）||表示為檢測閾值，那么表示轉子系統正常。

4 系統仿真

通過相應運行狀態的神經網絡，創建動態估計器。因為被檢測轉子系統在2s之前運行正常，在2s之后出現帶偏角輕微裂痕，動態估計器在X和Y方向中的速度殘差曲線詳見圖1.對圖1進行分析，動態估計器殘差在2s之前值最小，從而表示轉子系統運行正常。在時間接近2s時候動態估計器殘差不斷擴大，并且超過了相應閾值，從而表示轉子系統出現故障。在3s時候動態估計器殘差最小，從而表示系統出現了帶偏角輕微裂紋。部分原始網絡訓練1倍頻的能量特征值為：正常16.9356；偏心1238.47；不平衡6062.52；彎曲1550.02。部分歸一化網絡訓練1倍頻的能量特征值為：正常16.3774；偏心1231.81；不平衡6123.57；彎曲193.5211。神經網絡歸一化的特點就是對同一樣本統計的分布進行歸納，將歸一化訓練樣本融入到神經網絡中訓練，目標誤差為0.網絡目標輸出為：轉子正常1；轉子偏心2，轉子不平衡3，轉子彎曲4。神經網絡通過多次迭代，訓練進度為10-29，訓練結果為 表示輸出結果和網絡目標輸出值相通，訓練結果正確率為100%，表示在轉子系統故障診斷中使用神經網絡可行。

5 結束語

本文針對轉子系統裂紋故障，提出了徑向基函數神經網絡下的轉子系統裂紋故障診斷處理方式，使用徑向基函數神經網絡實現轉子系統裂紋的精準識別，并且通過已經辨識的信息實現裂紋故障的在線監測及診斷。和傳統神經網絡故障診斷方式相比，此方法能夠通過常數神經網絡的方式存儲，能夠在故障診斷過程中使用。

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作者簡介

賈文雅（1982-），女，山西省臨汾市人。碩士學位。講師。研究方向為計算機應用。

作者單位

山西藥科職業學院 山西省太原市 030031endprint