基于改進神經網絡的機械故障預測模型構建

辛梅， 王英宇

(西安航空職業技術學院，西安 710600)

0 引言

在現代計算機技術不斷進步的過程中，裝配也逐漸朝著集成化、復雜化及微型化的方向發展，提高了裝備的性能及系統復雜程度[1]。在此背景下，裝備維修保障及可靠性等問題也逐漸凸顯出來。在我國社會經濟不斷發展的過程中，機械設備在工業生產中的作用越來越大，其健康狀態對工業系統整體的性能具有密切的聯系。所以，為了降低因為機械設備故障導致的后果，就要使維修保障費用得到進一步的降低，機械設備的健康性也備受人們的重視[2]。神經網絡指的是以仿生學原理為基礎創建的全新學科，其最開始是從神經元開始，之后根據大腦結構相互連接組合成為層次模塊，最后利用學習實現智能性。因為其具有一定的并行處理及非線性映射的能力，備受相關研究人員的重視。其中故障檢測屬于神經網絡和其他傳統故障診斷理論的明顯特點。基于此，本文就創建基于改進神經網絡的機械故障預測模型。

1 基于神經網絡的機械故障預測方法

1.1 神經網絡

神經網絡是指誤差翻轉的學習，其具有兩種傳播方式，分別為誤差反向及信息正向。輸入層中神經元的主要目的就是接收外界輸入信息，并且將信息對神經元進行傳遞。中間層屬于內部信息處理層，其主要目的是實現信息的轉換。中間層將信息到輸出層進行傳遞，從而實現一次學習正向傳播處理，通過輸出層對外界實現信息處理結果的輸出[3]。在實際輸出和期望輸出不相符合的時候，就要進入到反向傳播階段中。誤差通過輸出層以誤差梯度降低修正隔層權值，對輸入層、隱層實現逐層的反轉。人工神經網絡的建模分析過程較為簡單，其能夠實現樣本學習，對樣本中數據隱含規律進行學習，并且對輸入數據及目標的映射關系進行精確。

1.2 神經網絡機器診斷的原理

神經網絡實現故障分類的原理就是根據一般情況，儀表對機器運行關鍵的狀態點參考值和相應機器故障模式進行檢測，從而使其成為學習樣本。實現樣本數據歸一化之后將其作為模型輸入輸出，從而實現模型的學習[4]。利用學習，網路就能夠有效區分故障模式。神經網絡區分故障的模式原理，如圖1所示。

以網絡工作原理為基礎，圖2為解決機器故障診斷問題工作流程，如圖2所示。

圖1 神經網絡區分故障的模式原理

圖2 解決機器故障診斷問題工作流程

2 改進神經網絡算法的機械故障預測模型

2.1 改進算法思想

傳統神經網絡算法在修正權值的過程中是利用最速梯度下降的方式實現，在訓練的過程中從某起點根據誤差函數斜面創建最小點，縮小誤差為0。在如此復雜網絡中的誤差面為多維空間，就像是一個碗，碗底屬于最小點[5]。此碗的表面屬于凹凸不平，所在對其進行訓練過程中就會陷入局部最小點，所以此點朝著多方向變化都會增加誤差，從而無法走出此局部最小點。本文就以非線性系統為基礎，對傳統神經網路改進。其主要思想就是使每次的迭代并不只是單一扶梯度，而是以誤差惡化方向實現。而且，還要使用最速梯度降低和高速牛頓法的自適應調整實現網絡權值的優化，提高網絡的收斂性，并且還能夠使網絡泛化能力及收斂速度得到提高。LM優化算法的權值調整式為式(1)。

w=(JTJ+μl)-1JTe

(1)

在μ增加的時候，其接近小學習速度最速的下降法，在μ降低為0的時候，此算法就成為了高速牛頓法。如果LM算法屬于最速梯度下降法和高斯牛頓法平滑調和的過程中迭代的步驟為：

首先，將全部輸入到上述公式中傳輸，計算網絡輸出。利用誤差函數計算誤差函數和訓練集目標誤差的平方；

其次，計算誤差與權值微分的可比矩陣J，對算法敏感度進行定義[6]；

最后，使用w+△w對誤差平方和進行計算，假如全新的和比第一步計算和要小的時候，就使用μ與θ進行相除，并且要求w=w+△w，轉到第一步。否則，使用μ和θ相乘。在誤差平方與減小到某個目標誤差的時候，算法就為收斂。

使用LM優化算法比傳統BP算法和其他改進算法相比，其迭代的次數比較少，并且收斂的速度比較快，而且精度較高。所以，優化算法在神經網絡學習中具有一定的優越性。

2.2 模型創建

2.2.1 創建預測模型

改進神經網絡算法機械故障預測模型，如圖3所示。

圖3 改進神經網絡算法機械故障預測模型

假設n個特征指標對故障預測影響，其中第i個指標原始值的序列表示為式(2)。

(2)

對其實現一次累加的單調序列表示為式(3)。

(3)

2.2.2 修正神經網絡

本文使用三層神經網絡模型實現傳統模型的修正，將原始序列中的n個預測值作為網絡輸入，原始序列中的實際值和誤差值屬于網絡期望輸出。輸入層與輸出層要求設置多個神經元。實際上，本文使用的串聯型及嵌入型灰色神經網絡混合模型，之后使用神經網絡理論算法，計算修正模型的修正值，最后將誤差修正值到最后的測試結果中還原。

2.2.3 算法步驟

其二，將隱含層階段輸出作為網絡樣本輸入，使用trainlm函數進行訓練；

其三，將訓練之后的網絡實現模擬預測，通過計算訓練之后的網絡，網絡輸出屬于n個特征值在m+1時間中誤差修正預測值的向量；

其四，n個特征值在m+1時間中的實際預測值向量屬于灰色系統預測值向量和神經網絡預測出修正值預測向量的和；

其四，如果還需要多個特征值，將n個特征指標在m+1時刻的預測值作為樣本數據，并且將n個指標去掉作為樣本數據，重新創建模型得到預測值，之后使用神經網絡進行修訂，得到預測值。此中預測模型屬于動態滾動預測模型，將相關性較小的信息去掉，將全新的模型注入到預測模型中，從而使預測值能夠和真實值更加接近，使預測精度能夠有效提高[7]。

3 實例仿真

3.1 收集樣本

本文對齒輪、軸承等主要零件實現故障診斷測試，測量部分齒輪與軸承出現故障時候的振動信號。以拖拉機實際使用情況表示，變速箱第二軸之前的軸承容易出現外圈滾道壓痕、內圈滾道剝落。并且第二軸IV檔從動齒輪開始就會出現斷齒的情況。所以，本文就對以上三種故障實現模擬試驗。在試驗過程中，使變速箱負荷不發生變化，使變速箱的第一軸轉速為800、1 000、1 200 r/min，在每次的轉速穩定之后對測點信號值進行記錄，記錄一分鐘。表1為收集的學習樣本，如表1所示。

表1 收集的學習樣本

機械原始的頻率檢測數據，如表2所示。

表2 機械原始的頻率檢測數據

3.2 數據處理

神經網絡在實現模式識別的過程中，因為傳遞函數數據在[0,1]區間具有良好的效果，所以就要將每個數值到此范圍中映射。樣本數據要實現歸一化，將其作為故障診斷模型訓練的樣本。數據預處理的結果，如表3所示。

表3 數據預處理的結果

3.3 實例仿真

從表格中導入Matlab，獲得九組樣本的輸入向量，將得到的輸入向量輸入模型中實現訓練，在完成訓練之后模型就會記錄權值，在訓練過程中使用改進算法，網絡就能迅速收斂，如圖4誤差曲線。

圖4 誤差曲線

改進神經網絡在第五次迭代的時候就能夠達到預期目標，傳統神經網絡要在第二十七次才能夠完成，如圖5所示。

這一下震驚了李老師，李老師就是有學生來告狀，然后就發現了這些罪證。看見這些東西，李老師的臉也紅了，整個辦公室的老師們得知情況后都傻了，李老師意識到情況很嚴重。但怎么樣也想不到原因是周小羽講的這樣，因為她當時也沒容許周小羽再分辯。她當時就在心里想，哪個老師看見會不生氣啊！在她看來，這些畫充滿著黃色和暴力，有些是男女一起的，有些是打架的，有一張李老師記得很清楚，那就是一個人被綁在板凳上，旁邊一個人在拼命地用灌木刺打著。那畫面讓她想起電視上那些私設刑罰的場景。這么一個小孩子，哪里學來的這些東西，所以，她是一定要上門家訪的。這個孩子這樣下去就不行了！

圖5 傳統神經網絡訓練過程中的誤差曲線

將測試的數據歸一化之后輸入到網絡中，測試結果，如圖6所示。

圖6中[1,0,0]指的是軸承外圈滾道壓痕，[0,0,1]指的是齒輪翅，以此表示故障診斷精準性能夠利用變速箱對診斷需求進行診斷，此種機械故障診斷神經模型在機械故障診斷中具有較高的精準性[8]。

圖6 測試結果

4 總結

通過本文研究表示，使用改進神經網絡創建非線性系統預測模型可行。利用改進神經網絡，全面考慮灰色模型樣本及神經網絡非線性學習能力，基于創建出臺弄網絡模型，使用網絡權值更新實現網絡策略改進。對比改進模型和傳統表示，表示本文研究模型能夠提高預測結果精準度。