□王立鳳

無錫商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)學(xué)院江蘇無錫214000

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷

□王立鳳

無錫商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)學(xué)院江蘇無錫214000

為對滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行快速檢測，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和軸承振動(dòng)信號特征參數(shù)的滾動(dòng)軸承故障檢測方法。采用振動(dòng)信號的特征參數(shù)作為反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，為滾動(dòng)軸承建立動(dòng)態(tài)非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用該模型進(jìn)行在線故障檢測，同時(shí)應(yīng)用反向傳播算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)踐證明，這一模型能夠滿足對滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行在線檢測。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；滾動(dòng)軸承；反向傳播；故障

滾動(dòng)軸承由內(nèi)環(huán)、外環(huán)、滾動(dòng)體和保持架等元件組成，通常情況下，內(nèi)環(huán)與機(jī)械傳動(dòng)軸的軸頸過盈配合連接，工作時(shí)與軸一起轉(zhuǎn)動(dòng)；外環(huán)安裝在軸承座、箱體或其它支撐物上，工作時(shí)一般固定，但也有外環(huán)回轉(zhuǎn)、內(nèi)環(huán)不動(dòng)或內(nèi)外環(huán)分別按不同轉(zhuǎn)速回轉(zhuǎn)的情況。滾動(dòng)體是軸承的核心元件，可使相對運(yùn)動(dòng)表面間的滑動(dòng)摩擦變?yōu)闈L動(dòng)摩擦，其形式有球形、圓柱形、圓錐形、鼓形等。在軸承內(nèi)外環(huán)上都有凹槽滾道，起減小接觸應(yīng)力和限制滾動(dòng)軸承軸向移動(dòng)的作用。保持架使?jié)L動(dòng)體等距離分布，并減小滾動(dòng)體間的摩擦和磨損。如果沒有保持架，相鄰滾動(dòng)體將直接接觸，且相對摩擦速度是表面速度的兩倍，發(fā)熱和磨損都較大。滾動(dòng)軸承典型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 滾動(dòng)軸承典型結(jié)構(gòu)

1 滾動(dòng)軸承的故障診斷

滾動(dòng)軸承在工作過程中，由于裝配不當(dāng)、潤滑不良、水分和異物侵入、腐蝕及過載等都可能發(fā)生損傷。軸承主要損傷形式包括磨損失效、疲勞失效、斷裂失效、壓痕失效、膠合失效及保持架損壞等[1]。

滾動(dòng)軸承故障診斷的目的是保證軸承在工作環(huán)境中承受核定荷載，在預(yù)期壽命內(nèi)可靠有效地運(yùn)行，以保障整臺機(jī)器的工作精度[2]。故障診斷通過對能夠反映軸承工作狀態(tài)的信號進(jìn)行觀測、分析和處理，進(jìn)而識別軸承的工作狀態(tài)。所以，從一定程度上說，軸承故障診斷就是軸承運(yùn)行狀態(tài)的識別。

完整的軸承故障診斷過程包括以下五個(gè)方面：

（1）信號測取。根據(jù)軸承的工作環(huán)境和性質(zhì)，選擇并測量能夠反映工況或狀態(tài)的信號。

（2）特征提取。以一定的信號分析與處理方法從測量的信號中抽取出能夠反映軸承運(yùn)行狀態(tài)的有用信息。

（3）狀態(tài)識別。簡單判斷軸承在工作時(shí)是否有故障。

（4）狀態(tài)分析。根據(jù)征兆進(jìn)一步分析相關(guān)情況及發(fā)展趨勢。當(dāng)有故障發(fā)生時(shí)，詳細(xì)分析故障類型、性質(zhì)、部位、產(chǎn)生原因與趨勢等。

（5）決策干預(yù)[3]。根據(jù)軸承運(yùn)行狀態(tài)及發(fā)展趨勢作出決策，如調(diào)整、控制或繼續(xù)監(jiān)視等。

軸承故障診斷的實(shí)質(zhì)是從定位故障到確定故障性質(zhì)，進(jìn)而確定故障發(fā)生的程度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于具有處理復(fù)雜多模式情況的能力，以及進(jìn)行聯(lián)想、推測和記憶的功能[4]，因此適于應(yīng)用在滾動(dòng)軸承的故障診斷上，診斷過程如圖2所示。

圖2 滾動(dòng)軸承故障診斷過程

2 滾動(dòng)軸承特征參數(shù)的選取

利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對石油鉆井的絞車及傳動(dòng)機(jī)組滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷[5]，能夠在軸承早期故障時(shí)發(fā)出預(yù)警信號，提前對將要發(fā)生故障的軸承進(jìn)行維修或更換，縮短停工停產(chǎn)周期，減少維修費(fèi)用，從而使石油生產(chǎn)損失降到最低，保證石油生產(chǎn)順利安全進(jìn)行[6]。

選取某型減速器滾動(dòng)軸承的四個(gè)特征參數(shù)[6]，包括均方根值、峭度、諧波指標(biāo)和均方根偏差參數(shù)，這四個(gè)參數(shù)組成輸入樣本向量，實(shí)測數(shù)據(jù)見表1。

表1 某型減速器滾動(dòng)軸承的特征參數(shù)

3 基于Matlab的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

3.1 樣本輸入

從表1的中組數(shù)據(jù)中選擇七組作為輸入樣本[7]，在Matlab軟件命令空間中輸入：

3.2 定義期望輸出向量

對輸出狀態(tài)進(jìn)行編碼，輸出為四維向量，見表2。輸入命令：

表2 滾動(dòng)軸承狀態(tài)編碼對照表

3.3 構(gòu)成反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

網(wǎng)絡(luò)參數(shù)見表3。

表3 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)定

應(yīng)用輸入和輸出樣本向量對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練[8]，輸入命令：

訓(xùn)練過程中，網(wǎng)絡(luò)誤差的變化情況如圖3所示。

圖3 訓(xùn)練過程中網(wǎng)絡(luò)誤差變化曲線

3.4 測試檢驗(yàn)

利用所有10個(gè)樣本對經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試檢驗(yàn)，輸入命令：

Ptest=[Ptest11 Ptest12 Ptest13 Ptest14 Ptest21 Ptest22 Ptest23 Ptest31 Ptest41 Ptest51];

result_test=sim(net,Ptest)

輸出結(jié)果為：

診斷結(jié)果見表4。

表4 診斷結(jié)果

可以看到，第三個(gè)正常樣本與外圈嚴(yán)重裂紋樣本的診斷出現(xiàn)了錯(cuò)誤，均誤判為類別5。在訓(xùn)練樣本中加入這兩個(gè)樣本，重新對進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后再診斷，同時(shí)改變網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，設(shè)置中間層為10個(gè)神經(jīng)元[9]。

再次進(jìn)行訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)誤差曲線如圖4所示。

訓(xùn)練經(jīng)過66次迭代后達(dá)到了期望誤差極限[10]，對樣本重新進(jìn)行診斷，結(jié)果見表5。

可以看到，重新訓(xùn)練改進(jìn)后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各個(gè)樣本的診斷結(jié)果均正確。

圖4 再次訓(xùn)練過程中誤差變化曲線

表5 再次診斷結(jié)果

4 結(jié)論

筆者通過軸承故障試驗(yàn)，提取故障特征信息，應(yīng)用MATLAB軟件，構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對提取的特征信息進(jìn)行診斷，實(shí)現(xiàn)軸承故障模式的識別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和處理信息的方法，將其應(yīng)用至滾動(dòng)軸承故障模式識別中，可以提高軸承故障診斷的效率，具有廣闊的應(yīng)用前景。

[1]徐勝利,周娟利,李春玲,等.橢球形零件拉深成形失穩(wěn)點(diǎn)的力學(xué)分析和實(shí)驗(yàn)研究[J].機(jī)械制造,2014,52（10）: 80-82.

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（編輯：丁罡）

上海電氣成全球最大海上風(fēng)機(jī)制造商

據(jù)《中國能源報(bào)》報(bào)道，日前，彭博新能源財(cái)經(jīng)發(fā)布2016年全球風(fēng)電整機(jī)制造商排名。金風(fēng)科技、聯(lián)合動(dòng)力、遠(yuǎn)景能源和明陽風(fēng)電躋身全球陸上風(fēng)電整機(jī)制造商前十，上海電氣則憑借西門子的技術(shù)許可成為2016年全球最大海上風(fēng)機(jī)整機(jī)制造商。

彭博新能源財(cái)經(jīng)的報(bào)告稱，2016年，維斯塔斯和通用電氣位列陸上風(fēng)電整機(jī)制造商排名前兩名，中國整機(jī)制造商金風(fēng)科技排名第三，新增裝機(jī)規(guī)模依次為8.7 GW、6.5 GW和6.4 GW。

在海上風(fēng)電方面，2016年全球海上風(fēng)電新增裝機(jī)規(guī)模僅為832 MW，較2015年的4.2 GW大幅回落，其中大部分的新增裝機(jī)來自于亞洲。彭博新能源財(cái)經(jīng)稱，中國風(fēng)電整機(jī)制造商上海電氣風(fēng)電集團(tuán)公司得益于在中國本土市場許可銷售西門子技術(shù)風(fēng)機(jī)，成為2016年全球最大海上風(fēng)機(jī)整機(jī)制造商，其2016年在海上風(fēng)電市場新增裝機(jī)容量達(dá)489 MW，其中101 MW的項(xiàng)目使用自有技術(shù)，其余388 MW裝機(jī)容量使用西門子技術(shù)。

In order todetect the faults ofrollingbearingquickly,a fault detection method based on the neural network and characteristic parameters of bearing vibration was proposed.This methoid adopts the characteristic parameters of the vibration signal as input to the back propagation neural network in order to establish a kinematic nonlinearity neural network model for the rolling bearing.The model was used for on-line fault detection and at the same time the back propagation algorithm was used to train the network.Practice proves that this model can satisfy the on-line detection of rolling bearing fault.

NeuralNetwork；Rolling Bearing；Back Propagation；Fault

TH122;TH707

A

1672-0555（2017）01-064-04

2016年9月

王立鳳（1977—），女，碩士，講師，主要研究方向?yàn)榭刂评碚撆c控制工程