基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷研究

林名潤(rùn) 王杰 閆大鵬 文珊珊 杜明俊

摘 要：以四種軸承故障類型為研究對(duì)象，對(duì)不同故障類型的軸承進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試試驗(yàn)，分別提取特征參數(shù)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，診斷未知軸承的故障類型。試驗(yàn)結(jié)果表明，該 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承未知故障類型的診斷。

關(guān)鍵詞：軸承；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；振動(dòng)；故障診斷

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.09.121

1 引言

軸承當(dāng)代機(jī)械設(shè)備中一種重要零部件，它的主要功能是支撐機(jī)械旋轉(zhuǎn)體，降低其運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的摩擦系數(shù)，并保證其回轉(zhuǎn)精度。軸承具有不易磨損、噪聲小、傳動(dòng)效率高、精度高、低摩擦等優(yōu)良性能，已廣泛應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床、航天航空、重型設(shè)備制造業(yè)、汽車工業(yè)、核工業(yè)、精密儀器等領(lǐng)域[1]。

軸承作為傳動(dòng)旋轉(zhuǎn)支承的關(guān)鍵部件之一，其出現(xiàn)故障直接影響設(shè)備運(yùn)行，造成生產(chǎn)產(chǎn)品超差或報(bào)廢，帶來(lái)巨大經(jīng)濟(jì)損失[2]。為使傳動(dòng)部件處于高性能工作狀態(tài)，需要對(duì)軸承狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。其中，開(kāi)展軸承故障診斷技術(shù)和方法研究，是行之有效地解決傳動(dòng)部件狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷、預(yù)防維護(hù)的途徑之一。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back propagation）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在1985年由Romelhert和Mccleland提出的[3]，其主要特點(diǎn)是迭代過(guò)程前向傳遞，誤差反向傳播。該算法的輸入信號(hào)在前向傳遞過(guò)程是沿輸入層、隱藏層、輸出層逐級(jí)處理，將輸出誤差反向傳播修正各層的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出不斷逼近期望輸出，從而建立系統(tǒng)故障診斷模型[4]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖 1所示。

假設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入層、隱含層、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為、、。定義變量如下：輸入層向量為；隱含層輸入向量為；隱含層輸出向量為；輸出層輸入向量為；輸出層輸出向量為；期望輸出向量為。輸入層、隱含層和輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值分別為、，隱含層和輸出層各神經(jīng)元的閾值分別為、。樣本個(gè)數(shù)為，激活函數(shù)為，誤差函數(shù)為：

3 算法建立與分析

3.1 故障類型與特征參數(shù)

根據(jù)軸承通常失效形式，選取內(nèi)圈滾道損傷失效B1、外圈滾道損傷失效B2、滾珠損傷失效B3、滾珠斷裂失效B4四種典型故障類型作為研究對(duì)象，作為輸出節(jié)點(diǎn)，并在實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行振動(dòng)測(cè)試。選擇振動(dòng)信號(hào)時(shí)域和頻域特征參數(shù)作為輸入節(jié)點(diǎn)：平均值幅值指標(biāo)A1、均方根幅值指標(biāo)A2、峰值指標(biāo)A3、脈沖指標(biāo)A4、裕度指標(biāo)A5、峭度指標(biāo)A6。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立

根據(jù)輸入層與輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定隱含層節(jié)點(diǎn)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為4。取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差精度為10-5，訓(xùn)練次數(shù)最大值為1500次，通過(guò)迭代調(diào)整BP網(wǎng)絡(luò)的影響因子，使BP網(wǎng)絡(luò)逐漸逼近設(shè)定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并達(dá)到精度要求。由于原始輸入輸出數(shù)據(jù)有著不同的可變幅度和物理意義，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮出最優(yōu)性能。這里采用歸一化數(shù)據(jù)處理方法，將其限制在[-1，1]范圍內(nèi)。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷

提取待測(cè)試故障軸承的特征參數(shù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化處理，作為檢驗(yàn)BP網(wǎng)絡(luò)的歸一化測(cè)試數(shù)據(jù)如表1所示。

預(yù)期輸出與實(shí)際診斷結(jié)果如表2所示，試驗(yàn)結(jié)果表明，針對(duì)不同故障類型該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均作為出準(zhǔn)確診斷。

4 結(jié)論

以軸承故障失效為研究對(duì)象，通過(guò)不同故障類型的測(cè)試試驗(yàn)，提取各種故障狀態(tài)下的信號(hào)特征參數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)；通過(guò) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對(duì)已知樣本進(jìn)行訓(xùn)練，并驗(yàn)證該算法的故障診斷能力。通過(guò)試驗(yàn)結(jié)果表明，該算法準(zhǔn)確地診斷出軸承的故障類型。

參考文獻(xiàn)：

[1]林治起，林高林，叢日超.關(guān)于軸承與軸承座高效自動(dòng)壓裝機(jī)的工業(yè)設(shè)計(jì)[J].山東工業(yè)技術(shù)，2017（05）：46-47.

[2]康文龍，張偉，李巖.間隙和剛度對(duì)數(shù)控機(jī)床伺服進(jìn)給系統(tǒng)精度影響[J].遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2016，35（03）：300-303.

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[4]劉智斌，曾曉勤，劉惠義，儲(chǔ)榮.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙層啟發(fā)式強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2015，52（03）：579-587.

作者簡(jiǎn)介：林名潤(rùn)（1985-），男，上海人，碩士，工程師，主要研究方向：機(jī)電一體化裝備。