基于BP神经网络的轴承寿命预测平台开发

发布时间：2017-10-26 04:19

  本文关键词：基于BP神经网络的轴承寿命预测平台开发

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【摘要】：轴承是机械行业中的一个不可缺少的组成部分,应用非常广泛,轴承起着承受和传递载荷的作用,但工作环境非常恶劣,很多重大事故都是由轴承故障引起的。所以,如果可以掌握轴承的剩余使用寿命,就可以防止轴承不可预知的故障,从而合理地进行性能检查和及时的更换,避免因轴承失效导致机械设备的损坏,也可将降低工业生产成本和减少不必要的人员伤亡。 本文以机车风机电机上的6309轴承为研究对象,对所得的轴承振动信号数据进行分析与处理,从中提取影响轴承寿命的一些重要特征量,如有效值、峰值、峭度等。基于BP神经网络设计出预测轴承剩余寿命的网络结构,利用MATLAB工具箱编程实现网络结构。从训练函数和隐含层神经元数两个方面对设计的BP预测网络进行优化,通过比较各个网络学习与训练之后的性能,选出最适合的训练函数和最优的隐含层神经元数。优化后,使用大量轴承样本进行学习与训练,获得一组预测误差较小的网络结构的权值和阈值。 对目前常用的Visual Basic和MATLAB混合编程方法及其优缺点进行比较分析,选择最合适的接口方法。论文中提出根据BP神经网络结构及其算法公式,并结合训练己获得的预测误差较小的权值和阈值来编写轴承寿命预测M函数文件,替换掉神经网络工具箱中的函数的方法。然后使用COM组件的混合编程方法,把M函数文件生成COM组件,在用户界面中实现对DLL文件的调用。在Visual Basic6.0环境下设计并编写轴承寿命预测平台的操作界面,设计的主要模块为登陆模块、轴承寿命预测模块、数据查询模块、数据统计模块及辅助模块,主要实现了系统登陆、轴承寿命预测、样本数据的导入导出、存储、查询、统计、用户注册、修改密码等功能。成功开发了集轴承寿命预测和轴承数据存储、查询、统计等功能一体的用户平台,可用于实际生产中对轴承随时进行剩余寿命预测。
【关键词】：轴承寿命 BP神经网络 训练函数 COM组件 预测平台
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH133.3;TP183
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 研究背景及意义11
• 1.2 滚动轴承寿命理论的发展11-16
• 1.2.1 统计学寿命模型11-13
• 1.2.2 基于断裂力学的寿命模型13-14
• 1.2.3 经验寿命模型14-16
• 1.3 论文主要研究内容16-18
• 第2章 轴承寿命预测网络结构设计18-34
• 2.1 BP神经网络发展概况18
• 2.2 BP神经网络原理及算法18-27
• 2.2.1 BP神经网络原理18-20
• 2.2.2 BP神经网络算法20-25
• 2.2.3 BP算法的缺陷25-26
• 2.2.4 BP算法的改进26-27
• 2.3 预测网络结构设计27-32
• 2.3.1 轴承寿命状态特征量27-29
• 2.3.2 轴承振动信号分析29-31
• 2.3.3 各层神经元数的确定31-32
• 2.3.4 数据归一化处理32
• 2.4 本章小结32-34
• 第3章 轴承寿命预测网络结构优化34-48
• 3.1 MATLAB神经网络工具箱34-35
• 3.2 预测网络的程序设计35-36
• 3.3 预测网络结构的优化36-47
• 3.3.1 BP网络训练函数的选取36-43
• 3.3.2 隐含层神经元数的确定43-45
• 3.3.3 轴承寿命预测结果分析45-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第4章 VB与MATLAB混合编程48-57
• 4.1 VB与MATLAB混合编程概况48
• 4.2 VB与MATLAB混合编程方法48-50
• 4.3 基于COM组件的混合编程50-56
• 4.3.1 M文件的编写方法50-52
• 4.3.2 配置MATLAB编译器52-53
• 4.3.3 COM组件的生成53-56
• 4.3.4 VB调用COM组件56
• 4.4 本章小结56-57
• 第5章 轴承寿命预测平台开发57-63
• 5.1 平台结构及开发环境57-58
• 5.2 轴承寿命预测平台设计58-61
• 5.2.1 登陆模块58
• 5.2.2 轴承寿命预测模块58-60
• 5.2.3 查询模块60-61
• 5.2.4 统计模块61
• 5.3 开发中常见问题及解决方法61-62
• 5.4 本章小结62-63
• 结论及展望63-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-70
• 攻读硕士期间发表的论文70

【参考文献】

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本文编号：1096981