本文關(guān)鍵詞： 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 磨損 預(yù)測　出處：《計算機(jī)測量與控制》2016年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：許多大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行工況惡劣,非平穩(wěn)、非線性特征明顯,以及各種突發(fā)性、偶然性因素的影響,給基于振動信號處理的狀態(tài)預(yù)測和狀態(tài)維護(hù)分析帶來困難;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強(qiáng)大的處理非線性系統(tǒng)的能力在故障預(yù)測中得到廣泛的應(yīng)用,但由于其在追求高精度訓(xùn)練目標(biāo)時易陷入局部極值,且收斂速度慢甚至發(fā)散;針對這個問題,提出了采用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,這樣不僅發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛的映射特性也使遺傳算法的全局搜索優(yōu)勢盡顯無疑;通過組合這兩種算法,在提升網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確度方面,優(yōu)點尤其突出,最終提高對旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障預(yù)測和壽命估計的性能,這在某環(huán)境模擬試驗系統(tǒng)動力風(fēng)機(jī)的軸承磨損故障預(yù)測中得到了驗證。
[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.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)動力與能源學(xué)院;中國華陰兵器試驗中心環(huán)境模擬室;
【分類號】：TP183;TH17

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