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文档简介

1、BP 神经网络在机械故障诊断中的应用随着科技的进步，机械故障诊断也在朝着智能化的方向发展。作为一个科技时代的产物，BP 神经网络在机械故障诊断中的有效应用，有利于机械故障的排除以及诊断，对于提高生产系统的效率有着重要意义。文章就BP 神经网络在机械故障诊断中的应用进行了阐述。标签： BP 神经网络；机械故障；应用一、前言障诊断技术的蓬勃发展。BP 未来诊断的发展提供了新的方向。二、BP 神经网络BP 1986 Rumelhart McCelland BP 神经网络是一种按照误差逆传播算法训练出来的多层前馈网络，这种网络具 层input、隐层（hide layer）和输出层output laye

2、rBP 神经网络已广泛应用至各个领域。1. BP 神经网络设计（一）BP 神经网络结构设计。经研究分析表明，当隐含层的神经元可以适BP 本文仅以三层神经网络为研究对象。（二）BP BP 神经网络中，直接影响其训练效果sigmoid 三、机械设备的故障分类由于机械设备的故障种类过于繁多，目前尚且没有一种较为系统的分类方多个角度对机械设备故障进行分类：按照机械设备的故障性质和故障原因分类备零部件老化等。按照机械设备故障的显现状态分类能是因为零部件损坏造成的。按照故障发生的时间历程分类特征是随机性和突然性；渐进性故障则是由于机械设备系统参数逐步恶化引起在设备的有效使用寿命后期才会显现出来。按照故障的

3、严重程度分类因为局部功能失效引起的。诊断具有非常重要的意义。四、BP 网络在故障诊断中的应用特征参数的提取感性和稳定性。网络结构与状态编码6 10 2 个，对应的状态编码为：正常（0，0，故障（，1）网络训练先对特征参数进行归一化处理，归一化处理的公式为：其中，max 为某一参数各组样本的最大值；min 为最小值。BP 网络进行训练，将该数据用作训练样本， 结束训练，若误差不在最大误差允许的范围内，则通过BP 网络的反馈将数据重用同样的方式将一组待识别的轴承的特征参数进行处理后作为网络的输入别轴承的状态属于那一种。从而判别出轴承的故障状况。五、基于 BP 神经网络的故障诊断研究成样本库需要非常

4、多的样本数据。基于BP 故障诊断。基于专家系统的故障诊断基于专家系统的诊断方法的主要特征为可以方便的把操作人员的诊断经验 基于专家系统的故障诊断总体可以分为基于浅知识规则的专家系统和基于深知识模型知识的专家系统这两个阶段。专家系统是一种基于知识的BP 神经网络的诊断系统，其实质是一种BP 神经网络的计算机程序，它应用了大量人类专家的知识及推理方法来求解复杂的实际问题。基于人工神经网络的故障诊断基于神經网络的智能故障诊断技术的优点如下知识获取更容易实现自动化 但是神经网络应用于故障诊断也同时存在着一些问题其忽视了领域专家的经验 知识训练样本获取比较困难连接权重形式的知识表达方式不容易理解。六、结束语神经研究、实践，从而使得该技术更为成熟。参考文献：陈哲，冯天瑾.小波分析与神经网络结合的研究进展 .电子科学学刊.

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