神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用(3)

0 5 6 .1 8 0 5 6 .6 3 0 5 0 . 0 7 0 4 5 .6 80 5 5 . 8 3

0 1 4 .1 9 0 1 2 . 1 0 0 1 9 . 6 2 0 1 0 .9 90 2 0 . 5 9

0 0 4 .9 2 0 0 2 .8 50 07 0 . 9 0 27 0 . 9 0 8 3 . 2 4

0 0 6 .6 00 0 4 .7 8

0 1 4 . 9 10 1 4 .5 2

S 3 1S1 4S1 5

0 2 4 .0 8 0 1 3 . 3 40 1 2 . 4 7

0 0 4 .4 5 0 0 6? .30 1 4 .5 7

0

0 8 .7 9 0 0 9 .6 40 0 5 . 4 9

0 0 4 .8 9 0 0 4 .5 00 0 6 . 5 9

0 1 6 . 1 90 4 6 . 9 5

表 4测试样本输出编号S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8S9

输出 10 9 0 . 4 9 0 8 6 .4 0 0 8 7 .7 90 9 5 . 0 7 0 9 . 7 45 0 9 0 . 7 0

输出 20 0 0 .0 1 0 7 6 . 4 50 0 4 .0 2 0 0 0 . 9 0

输出 30 9 8 . 6 90 0 0 .0 0 0 0 0 .0 1 0 0 0 .0 7 0 0 0 .0 1 0 0 0 .0 00 9 9 . 9 4

输出 40 0 0 .0 10 0 0 .0 3

输出 50 0 0 . 4 0 0 0 4 .0 60 0 0 . 0 0

诊断结果

0 9 3 . 5 8 0 9 7 . 9 9 0 9 8 . 3 9 0 0 1 .0 20 0 0 . 0 2

0 0 0 . 0 0 0 0 0 .0 0 0 0 0 .0 1 0 0 0 .0 1 0 0 2 . 7 00 0 2 . 4 0

0 0 2 .9 10 9 5 . 6 9 0 0 0 .0 1 0 0 4 .0 5 0 0 1 .0 7 0 0 5 .0 0 0 0 3 .0 7 0 0 7 . 9 0 0 0 2 . 1 0

0 9 9 .8 5 0 0 4 .1 50 0 3 . 6 0 0 01 2 . 4 0 01 6 . 1

0 0 0 .0 2 0 0 0 .0 10 0 0 .0 5

0 0 0 .0 2 0 0 4 .1 7

S0 1S1 1

0 0 0 .0 10 0 0 . 0 2

0 0 1 .0 7 0 0 2 .0 0 0 0 2 . 0 0 0 0 2 .0 3

0 0 0 .0 30 0 0 .0 2

S 2 1S1 3

0 0 8 .1 1 0 0 8 .2 5 0 0 0 .6 80 9 3 . 9 9

0 0 0 .0 2

0 0 0 .0 1

0 0 0 .0 20 0 0 .0 0

S4 1 S 5 1

0 0 0 .0 20 0 0 . 0 0

0 0 2 .1 90 9 9 .9 1

0 0 0 . 9 00 0 0 .0 1

0 0 0 .0 5

外圈故障内圈故障滚子故障滚子故障滚子故障内圈故障外圈故障正常正常正常正常正常正常正常外圈故障

神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用

4 8 2

振

动

工

程

学4 7 6

报

第 1卷 7

3结

论

2

潘紫微，徐金梧.基于神经网络的自适应故障模式分类方法.北京科技大学学报，951()24 6 19;73:5-29王太勇，李书明，郭红旗等.神经网络多参数

诊断法及其应用研究.机械工程学报，983 ()10 0,1 19;4 1:0-13 10谭工.神经网络在轴承故障诊断中的应用.模糊系统与数学，9593:9 3 19;()8-9P y B, st, d M M. t ia n ua n t aa A E a I B i N Aric l rl - I a fi e e

本文应用 P神经网络对滚动轴承故障诊断中 B的模式分类问题进行了研究，由于训练样本采用现场实际数据，对象及工况均与实际情况相同，且样本数量很大，基本包含了被测轴承的各种状态信息，因此应用效果令人满意，说明了训练样本对网络应用的重要性。B P神经网络具有很强的分类能力，只要设计得当，结构合理，有足够多的高质量训练样本，就可以在实际现场应用。若再采用某些改进算法或与遗传算法、模糊数学等相结合，则会产生更好的诊断效果。

3

4

5

w r bsd ld g ot s rtt g ci r ui ok e f t n sc o oai m hn y n a a i u a i f n a e s g w vl t nfr a a poesr Mehncl tm ae t s m percso. cai S s e r o s r a a ye6

ad nl cs n, 71()71 6 n S a Poes g 19;15:5一75 i g r i 9 G oe u V,C o Moye erl uz ss m od P l h w -u. ua F zy t s a N/ yefr ii t l dtcin id cin tr. o o ic e fut et i n ut moos r- npn a e o n o P

cei s te t A n a Itrai a C neeco ed g o h 1 h ul ent n l frnen n f 9 n n o oI d sr l lcrnc, C n r l a d sr me tt n, n u ti E e to i a s o to, n I tu n ai n o US A,1 9:3 - 3 7 9332 3

参

考

文

献

7

钟秉林，黄社，9 8 19

仁.机械故障诊断学.北京：机械工业出版

1严新民，马建仓，磊.P神经网络在滚动轴承早期故罗 B障诊断中的应用. 机械科学与技术，961()44 19;53:6-

A pi t n N ua N t ok F ut g oi o R l r aig p l ai o erl w r i al D an s f l B r c o f e n i s

o e e nDn F y n ho ' hn S egu u npn 2 i ua ' a J n g S u Z ag ny ' Y g i h D o g( h a ae o R i a Si cs ei, 001 ( ei J oo g i rt B i g 104) ' i A dmy aw y e e C n c f l c n B i g 108) ' i g tn U v sy ei, 004 j n B j i n a nei j n A s at a api t n o nua nt ok m cai l ld g oiae e d T e b m qaty qat bt c M i plai s erl w r i ehn a f t ns r bie. po l o uni ad ly r n c o f e n c a i u a s r f h r e f t n u i o t iig l ip i e o t L re o ns dt o ri a cr l baig aue a se ae e a t ii f nn smpe s n d . g a u t o aa a w y rl r r mesrd i s u d r nn r a a s o t u a m f f l a oe e n t r s s t a g sm l t t i or ntok T e w r iape t bai f ld goi, n te u istfd a p s r n B e r. nt ok pld er g t ns ad rsl s ii . e o a u P w h e s i o n a i u a s h e t a se K y rs nua nt ok rlr r g f ld goi e w d: er ew r; o e bai; t ns o l l e n a i u a s

第一作者 T福焰男，副研究员， 6年6 1 3月生。电话： 1)1433Em if i@rI cm c. 9 ( 05898;-a:d g as o . 0 Iy n i. n

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