基于遗传神经网络的旋转机械故障预测方法研究

发布时间：2018-02-24 17:21

  本文关键词： 遗传算法 BP神经网络 磨损 预测　出处：《计算机测量与控制》2016年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：许多大型旋转机械运行工况恶劣,非平稳、非线性特征明显,以及各种突发性、偶然性因素的影响,给基于振动信号处理的状态预测和状态维护分析带来困难;神经网络以其强大的处理非线性系统的能力在故障预测中得到广泛的应用,但由于其在追求高精度训练目标时易陷入局部极值,且收敛速度慢甚至发散;针对这个问题,提出了采用遗传算法对神经网络连接权值和阈值进行优化,这样不仅发挥了神经网络广泛的映射特性也使遗传算法的全局搜索优势尽显无疑;通过组合这两种算法,在提升网络学习的准确度方面,优点尤其突出,最终提高对旋转机械故障预测和寿命估计的性能,这在某环境模拟试验系统动力风机的轴承磨损故障预测中得到了验证。
[Abstract]:It is difficult to predict and analyze the state of large rotating machinery based on vibration signal processing due to its bad operating conditions, non-stationary, obvious nonlinear characteristics, and the influence of various sudden and accidental factors. Neural network is widely used in fault prediction because of its powerful ability to deal with nonlinear systems, but it is easy to fall into local extremum when pursuing high precision training target, and the convergence speed is slow or even divergent. In this paper, genetic algorithm is proposed to optimize the weights and thresholds of neural networks, which not only give full play to the extensive mapping characteristics of neural networks, but also make the global search advantage of genetic algorithms clear. In the aspect of improving the accuracy of network learning, the advantages are especially outstanding, and the performance of fault prediction and life estimation of rotating machinery is improved, which is verified in the bearing wear fault prediction of a power fan in an environmental simulation test system.
【作者单位】： 西北工业大学动力与能源学院;中国华阴兵器试验中心环境模拟室;
【分类号】：TP183;TH17

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