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BP神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究
作者:王海文 杨坤怡 【
】 浏览:641次
摘要：滚动轴承表面振动信号中包含着丰富的工作状态信息和故障特征信息，从其表面振动信号中提取时域特征参数，可以有效地识别轴承工作状态。通过试验采集振动信号作为识别故障的原始数据，建立基于振动信号的轴承故障诊断神经网络，并对网络进行训练得出标准故障模式，从而最终实现轴承的故障诊断。
关键词：BP神经网络；故障诊断；滚动轴承
在各种故障诊断算法中，神经网络的优势非常明显。基于神经网络的诊断方法就是利用神经网络对机械故障进行模式分类。神经网络直接用于故障诊断时，要先确定特征参数组成输入向量，以故障原因作为输出向量，利用典型样本学习所得权值进行模式识别。
滚动轴承故障诊断的目的是保证轴承在一定的工作环境中承受一定载荷以一定的转速运转、在一定的工作期间内可靠有效地运行，以保证整个机器的工作精度。与此目的相对应，轴承故障诊断就是要通过对能够反映轴承工作状态的信号进行观察、分析和处理来识别轴承的状态。准备讲就是能够诊断出轴承的故障类型、故障严重程度及故障的具体位置。
1 BP神经网络学习算法
BP网络学习算法又称误差反向传播多层前馈神经网络，用于故障诊断的步骤如下：
1) 通过信号监测和分析。抽取反映被检测对象的特征参数，如(x1,x2,…,xn)作为网络的输入模式。
2) 对被检测对象的状态类别进行编码。例如，对于正常、故障1、故障2三种状态，可将期望输出编码为：正常(0,0)、故障1(0,1)、故障2(1,0)。
3) 进行网络设计，确定网络层数和各层神经元数。输入层单元数由特征参数个数决定；输出层单元数由状态数和状态编码方式确定；隐层一般为1层，问题复杂时可取2层，隐层单元数的选择原则目前尚无理论依据，可根据问题规模大小凭经验确定。
4) 用各种状态样本组成训练样本，输入网络，对网络进行训练，确定各单元的连接权值。
5) 用训练好的网络对待检对象进行状态识别，即把待检对象的特征参数作为网络输入，根据网络输出确定待检对象的状态识别。
为提高网络的故障诊断性，可把使用中发现的错误判断作为训练样本加入训练样本集，对网络进行进一步训练，从而使网络的性能得到改善。
2 基于神经网络的滚动轴承故障诊断
2.1 滚动轴承常见故障特征参数选取
描述滚动轴承振动时域波形的常用参数指标有均方根值、峰值因子、谐波指标、脉冲因子、峭度和SQ指标。不同故障对应的特征不同，不同的特征参数对故障敏感度不同。这里选择均方根值、峭度、谐波指标和SQ指标4个参数组成表征滚动轴承运行状态的特征向量，并作为神经网络的输入参数。
2.2 建立BP神经网络学习样本
通过试验测得滚动轴承各种状态下的上述4个参数作为振动数据，经数据采集系统后，数据如表1所示。
2.3 输出状态编码
定义轴承各种故障类型的期望输出为：正常(0 0 0 0)，外圈裂纹(1 0 0 0)，内圈点蚀(0 1 0 0)，滚珠点蚀(0 0 1 0)，保持架损坏(0 0 0 1)
2.4 网络结构设计
利用训练函数train，传递函数('logsig'，'purelin')对网络进行训练，经过训练的网络可以对输人向量进行正确分类。但是网络的训练步数如果不合适，太少或太多都将会导致很不理想的结果，所以训练的步数的设定对于网络的性能影响比较大，所以这里将步数设置为250。模型采用3层BP神经网络，输入层为7个节点，对应于前一节介绍的10个时域特征向量，隐层节点数的选取目前尚无理论依据，可根据经验或通过训练学习后，考虑网络的学习次数和识别率综合比较后选定，本文选用隐层节点数为8，输出层节点数为4，对应于轴承的5种故障类型，BP神经网络的最终结构为N(7,8,7)。
2.5 神经网络的训练与诊断
对输入样本（表l中的7组数据）和已知的输出，进行神经网络训练，取学习效率为0.1，期望误差为0.001，最大训练次数为2000次，刷新频率为100。训练过程中网络误差变化情形如图1所示。
2.6 神经网络检验
为了检验神经网络的可靠性，利用表1种的10个样本对经过训练的神经网络进行测试检验。利用sim函数观察训练后的分类结果，如表2所示，可知第三个正常样本、外圈严重裂纹样本的诊断出现了错误，均误判为类别5。在训练样本中加入这2个样本，重新对网络进行训练后再诊断，同时改变网络参数，设置中间为10个神经元，训练后的误差曲线如图2所示，对样本重新诊断结果如表3。可以看出 ，经重新训练改进后，神经网络对各个样本的诊断结果均正确。
3 结论
通过检验样本(表3)数据的网络实际输出与期望值的比较，可以发现它们十分接近，输出结果比较理想。BP神经网络对被控对象的数学模型依赖程度较低，具有自学习、自适应、联想记忆、较强的容错性和非线性模式识别的能力，同时应用神经网络工具箱进行仿真的结果表明，基于BP神经网络的诊断模型是准确和可靠的，适合于滚动轴承多故障复杂模式的故障诊断。为滚动轴承诊断问题提供了一个较好的解决方案。
参考文献：
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[05-15] []基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断研究
19:59:25& 来源：&
& & 摘 要:针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及传统的BP网络进行故障 诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改 进的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效 的实现液压泵故障的诊断.
& &&液压泵故障机理复杂,故障检测信号富含噪声,因此很难进行故障特征的提取.小波包分析具有很强的特征提取功能,它能够同时在时域和频域中对信号进行分析,有效区分信号中的突变部分和噪声,实现信号的消噪和液压泵故障特征提取[1].
本文采用小波包分解方法对信号进行消噪,提取液压泵故障特征信号,通过小波包分析将信号分解到各频带中,以频带能量作为故障识别的特征向量,并结合神经网 络进行液压泵的微弱故障诊断.由于传统的BP神经网络学习收敛速度慢,不能保证收敛到全局最小点,网络的学习、记忆具有不稳定性.因此,本文采用具有反馈 环节的的Elman神经网络动态特性良好,训练速度快、学习记忆稳定、诊断结果可靠,特别适合于多故障的复杂模式识别.
& & 1 小波包分析原理和故障特征提取
& & 1. 1 小波包分解
& & 小波包的分解过程如图1所示[2].
& & 小波包分析方法能对信号进行全面的时频分解,对多分辨率分析没有细分的高频部分进一步分解,并能够根据被分析信号的特征,自适应地选择相应频带,使之与信号频谱相匹配,从而提高了时频分辨率,可以更加有效地提取故障特征,这点对于故障诊断更具有价值[3].
& & 1. 2 小波包系数削减
原始信号可以用多小波包变换系数与其相应基函数相运算的线性组合表示.通常故障特征是由具有最大幅值的小波变换系数所表述的,因此为了选择和保留所需要的 数据特征,必须选择出小波变换系数,将&不重要&的小波系数(通常代表噪声)设置为零,而选择&重要&的小波系数(通常幅值最大)保留下来,也即对信号进 行消噪处理.
& & 在小波包函数中每一个结点(i, j)都对应着相应的小波包系数ckij(k=1,2,&,m).其中,k为在结点(i,j)上的小波系数的个数, (i, j)代表第i层第j个节点.
& & 将所有小波包系数的绝对值|ckij|与一门限值&ij进行比较.如果系数的幅值小于&ij,则将系数的值设为零,其他情况下系数的值则为ckij,即
&ij滤掉了幅值较小的小波包系数,保留了包含瞬态现象的&重要&的小波包系数.用每一小波包结点上的系数的均方根值作为设定标准,选择
经过以上处理后再提取故障特征,消除了部分噪声,对于机械故障诊断提取特征信号尤为重要,特别是对于液压泵的故障诊断.
& & 1. 3 单支重构与特征向量提取
& & 设ckij为原始信号经过小波包分解及消噪后的第i层第j个节点的小波包分解系数,对每一个小波包结点的分解系数单支重构,可提取各频带范围的时域信号.以Sij表示ckij的单支重构信号,则原始信号为
& & 式中, i表示小波包分解的层数.
& & 当液压泵出现故障时,会对各频带内信号的能量有较大的影响,因此以各频带信号Sij的能量为元素构造特征向量,可有效提取故障特征.
& & 由于S和Sij均为随机信号,设Sij对应的能量为Eij,则有
& & 式中,xkij(t)为Sij的离散点的幅值.
& & 特征向量T1构造如下:
& & T1= [Ei1,Ei2,Ei3,&,Ei2j]T & & & &&(5)
当能量较大时,Eij通常是一个较大的数值,在数据分析上会带来一些不便.因此,可对T1进行归一化处理,令
& & T即为归一化的特征向量.
& & 在故障特征的提取过程中,要适当选择i值,若i值过小,则不能有效提取故障特征,若i值过大,T的维数大,会影响诊断的速度.
& & 2 神经网络诊断
& & T提取之后,可利用神经网络的联想记忆和分类功能进行在线故障诊断.
& & 2. 1 改进的Elman网络结构
基本的Elman网络利用标准的BP算法仅能辨识一阶动态模型,动态记忆功能有限,为提高网络的动态记忆能力,本文采用改进Elman网络对多故障进行复 杂模式识别.它是在前馈网络同层节点间引入互反馈与自反馈,可以更好地实现非线性映射的模式识别,同时关联节点的自反馈连接也在很大程度上精简了网络的规 模,提高了学习速度.其网络结构如图2所示,其中网络的外部输入为u(k),输出为y(k),隐层输出为x(k)&Rn,关联节点的输出为xc(k)&Rn;&为关联节点的自反馈系数.
& & 整个网络的输入、输出关系可表示如下[4]:
& & 式中,W1,W2,W3分别为关联节点到隐层、输入层至隐层以及隐层到输出层的连接权矩阵;f(&)和g(&)分别为隐层单元和输出单元的激发函数所组成的非线性向量函数.
& & 2. 2 学习算法
& & 由于对关联节点上增加了自反馈连接,故改进的Elman网络可利用标准BP学习算法进行系统辨识.具体算法如下[5]:
& & 式中,&为学习速率.与动态反向传播算法比较可以发现,改进的Elman网络利用标准的BP学习算法就能达到基本Elman网络利用动态反传算法所达到的效果[6].
& & 3 液压泵故障诊断试验分析
& & 本文用SCY柱塞式液压泵作为试验对象,其转速为5 280
r/min,相应的轴频率为88Hz,轴承为径向推力轴承F42205LU,轴承滚动体直径d=6.75mm,轴承节园直径D=38.5mm,轴承接触角 &=0&.根据液压泵故障机理分析,选择信号的最大分辩率为&max=500Hz.在该泵上预先设置了12&m的球头松动,并在轴承的外圈加工宽为 0.5mm、深为1.5mm的小槽模拟轴承外圈裂纹和断裂故障;在轴承内圈加工宽为0.5mm、深为1.5mm的小槽模拟轴承内圈裂纹和断裂故障.
& & 下面分别对液压泵正常情况、球头滑靴松动故障、配流盘磨偏故障、液压泵轴承内环故障和液压泵轴承外环故障5种运行状态下液压泵壳体处测得的振动信号进行处理.
根据液压泵配流盘偏磨故障机理分析可知,故障特征常常存在于某一频段内,这样其他频率段的信号在故障特征提取时属于噪声信号.为了有效地提取故障特征,应 对信号进行消噪处理.小波包分解信噪分离的途径是在所关心的频率成分下,通过小波包分解,只保留所关心的频带的小波变换的结果,将其他通道的变换结果置 零,再重新合成信号,提取各频带能量作为特征向量.
& & 对液压泵壳体振动信号进行小波分解,提取信号的特征向量.采用的小波函数为db家族的db3函数,因为它能够捕捉到最大的能量信号,将原始信号进行小波包的3层分解,分解后信号的各频带位置示意图如图3所示.
& & 序号为n的小波包分解对应的频带为
式中,N为分解层数;&max为最大分辨率.第3层各个频段对应的频率为(62.5n,62.5(n+1)),进行小波系数削减(消噪).图4为液压泵出 口振动信号在小波消噪前后的示意图,很明显原始振动信号中含有大量的噪声,信号的随机性强,利用小波包分解进行消噪,可以有效地去除噪声信号.
& & 由图4可以看出,选取的小波消噪的全局阈值为1.049,对液压泵出口振动信号进行小波包分解的目的是消除信号的噪声,有效提取故障频段.
图5和图6为经过小波消噪处理后配流盘偏磨和滑靴松动信号频谱图.从中可看出在不同故障情况下各频带能量分布和大小不同.因此,将各种故障情况下的振动信 号经过小波消噪处理后,计算各频带能量,将其进行归一化处理(如表1所示)后作为神经网络的输入.网络的期望输出如表2所示.因此,根据输入T的维数和液 压泵故障型数确定Elman神经网络输入、输出层结点数分别为8和5,隐层结点数根据经验选为10,隐层和输出层的激活函数均选用对数Sigmoid函 数.
为了利用改进Elman神经网络识别液压泵故障,首先必须对网络进行训练.将归一化后的样本送入Elman网络进行训练,为了验证训练所得网络得正确性, 对于每种工况选择一个检验样本送入神经网络得到网络输出,如表3.从表3可以看出,在4种工况下Elman网络对应单元得输出分别为0. 923 4,
0. 945 1, 0. 878 8, 0. 754 3, 0. 954
1.比较表2的理想输出和表3的实际输出可以看出,采用Elman神经网络诊断的准确率是很高的,实验证明,故障诊断的准确率高达95%以上.
& & 4 结 论
根据液压泵故障信号的特点,应用小波包分析的方法对信号进行消噪,并提取信号频带的特征量,同时采用改进的Elman神经网络建立故障和征兆之间的非线性 关系.实验数据和分析结果表明:①小波包分析能够将信号进行多层次的划分,根据被分析信号的特征,自适应的选择相应的频带,从而提高信号的时2频分辨率, 在时域和频域上有效突出故障信息,实现微弱故障的高效诊断.②改进的Elman神经网络训练速度快、学习记忆稳定,能够实现多故障的复杂模式识别.③小波 包与Elman神经网络的结合可方便地实现液压泵地精密诊断,准确率很高.
& & 参考文献
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& & 作者：刘红梅 王少萍 欧阳平超
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淘豆网网友近日为您收集整理了关于《多脉冲发放的Spiking神经网络.》.pdf的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：第26卷第6期2008年11月应用科学学报JOURNAL OF APPLIED SCIENCES—Electronics and Information EngineeringV01.26 No.6Nov.2008文章编号:8)06-0638-07多脉冲发放的Spiking神经网络方慧娟, 王永骥(华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074)摘要:针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络(SNN)的学习,提出采用更接近生物神经元的SRM模型,更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化,并采用BP学习算法调整神经元的不应期.通过对XOR问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的测试,表明这种多脉冲发放的SNN比单脉冲发放的SNN能够更有效地传递信息,提高学习速度.关键词:Spiking神经网络;多脉冲;SRM模型;不应期中图分类号:TPl83 文献标志码:ASpiking works、订th Neurons Firing Multiple SpikesFANGHui-juan, WANG Yong-ji(Department of Control Science and Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China)Abstract:A more biologically plausible spiking response model(SRM)is presented to cope with the learningproblem of spiking works(SNN)in which neurons canspike multiple times.In constructing this model。the dependence of the postsynaptie potential upon the firing times of the postsynaptic neuron is not neglected.Wederive an additional errorback·propagation learning rule for the coefficient of the refractoriness function.Thealgorithm has been tested on classification tasks of XOR problem,IRIS dataset and Poisson spike trains.The resultsshow that the SRM based SNN with neurons that fire multiple spikes can transfer information more efficiently andspeed up pared to SNN with neurons that fire only once.Keywords:Spiking works,multiple spikes,spike response model,refractoriness近些年来,Spiking神经网络(SNN)的研究越来越受到人们的关注¨.2 J.与传统的人工神经网络(ANN)模拟生物神经元的脉冲激发频率(firingrate)不同的是,Spiking神经网络采用时间编码(temporal encoding)方法进行数据处理,直接利用神经元脉冲(spike)发放的时间信息作为模型的输Ⅳ输出,因而能更接近地描述实际生物神经系统,被称为继第l代感知器网络和第2代Sigmoid神经网络之后的第3代神经网络p J.关于SNN的研究近年来也取得了一些进展.Maass证明了SNN能够模拟任意的前向Sigmoid神经网络,从而可以实现任意连续函数的逼近H】.而理论研究也已表明,传递单个神经元脉冲序列时域信息的Spiking神经网络的计算能力要强于一般使用Sigmoid为激励函数的神经网络模型”J.相应地,SNN学习算法和网络结构的研究也得到了一些成果,自组织SOM旧3和基于RBF【7 o的SNN已用于无监督聚类.文献[8]提出了类似于Hopfield网络的全互连SNN网络结构;文献[9]提出了一种递归的SNN模型——液体状态机(LSM);文献[10]提出了收稿日期:-14;修订日期:l基金项目:国家自然科学基金(No.);教育部博士点基金(No.)资助项目作者简介:方慧娟.博士生,研究方向:神经网络、支持向量机、运动皮层神经元信号分析.E—mail:huijuan.fang@163.王永骥,教授,博导,研究方向:非线性与复杂系统的控制理论与应用、神经网络及智能控制、计算机集成控制与网络技术,E-mail:wangyjch@mail.hint. 万方数据第6期方慧娟,等:多脉冲发放的Spiking神经网络 639一种基于误差反向传播(BP)的SNN有监督学习算法——SpikePmp算法.并且,这些SNN的理论已被应用于语音识别、唇读识别、文字识别、轨迹预测、机器人控制等研究工作中¨卜14】.Spiking神经元模型是组成SNN的关键部分.一般SNN中采用的SRM(spike response model)模型的一种简化形式——SRM。模型一副(下标0代表是SRM的“0阶”简化模型).SRM。模型忽略了突触后神经元产生的脉冲对突触后电位(PSP)的影响.在一些SNN的学习算法,如SpikeProp算法的研究中,还将SRM。模型进一步简化,限制网络中的每个神经元只能发放一个脉冲(以下称为单脉冲SNN),不考虑神经元发放脉冲后不应期的作用,简化了SNN的学习过程.但是,单脉冲SNN无法处理神经元有多个脉冲输入的情况,不适用于时间模式动态变化信号的分析,如语音识别、动态图像识别以及皮层神经元脉冲序列信号识别等.文献[16]在SpikeProp算法的基础上,考虑了不应期的作用,提出了允许网络中的Spiking神经元发放多个脉冲的BP算法,但它仍是采用SRM。模型,没有考虑先产生的脉冲对神经元的状态和后面将要产生的脉冲的影响.本文针对允许网络中的神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络(以下称为多脉冲SNN),提出采用更接近生物神经元的SRM模型,更全面地考虑神经元在发放脉冲后的状态变化,并在SpikeProp算法的基础上给出这种多脉冲网络的学习算法.另外,采用BP算法在线调整不应期函数的参数.通过解决异或(XOR)问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的分类问题,测试这种多脉冲SNN的性能.1 Spiking神经元模型一般Spiking神经网络中采用的Spiking神经元模型是简化的SRM。阈值模型¨’17】.当神经元.『的状态变量Ⅱj超过阈值0时,该神经元产生一个脉冲,超过阈值的时1播放器加载中，请稍候...
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第26卷第6期2008年11月应用科学学报JOURNAL OF APPLIED SCIENCES—Electronics and Information EngineeringV01.26 No.6Nov.2008文章编号:8)06-0638-07多脉冲发放的Spiking神经网络方慧娟, 王永骥(华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074)摘要:针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络(SNN)的学习,提出采用更接近生物神经元的SRM模型,更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化,并采用BP学习算法调整神经元的不应期.通过对XOR问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的测试,表明这种多脉冲发放的SNN比单脉冲发放的SNN能够更有效地传递信息,提高学习速度.关键词:Spiking神经网络;多脉冲;SRM模型;不应期中图分类号:TPl83 文献标志码:ASpiking works、订th Neurons Firing Multiple SpikesFANGHui-juan, WANG Yong-ji(Department of Control Science and Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China)Abstract:A more biologically plausible spiking response model(SRM)is presented to cope with the learningproblem of spiking works(SNN)in which neurons canspike multiple times.In constructing this model。the ...
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