基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷研究的綜述報告

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷研究的綜述報告摘要：旋轉(zhuǎn)機械是現(xiàn)代工業(yè)中常用的重要設(shè)備。但是，由于長期使用和不可避免的磨損等原因，旋轉(zhuǎn)機械故障的發(fā)生是常見的。為了避免故障給企業(yè)和生產(chǎn)帶來的不必要的損失，旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷成為了研究的熱點之一。本文綜述了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的研究，闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用和發(fā)展。關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)機械；故障診斷；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；綜述引言：旋轉(zhuǎn)機械廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代工業(yè)中，包括風(fēng)力發(fā)電、水電發(fā)電、化工、航空航天、汽車等領(lǐng)域。由于旋轉(zhuǎn)機械在工作過程中需要承受高速、高溫、高壓等復(fù)雜的環(huán)境，因此其故障率較高。傳統(tǒng)的故障診斷方法依賴于專業(yè)技術(shù)人員的經(jīng)驗，且具有局限性?；诖?，人們開始研究基于智能技術(shù)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是被廣泛關(guān)注的一種。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為一種十分重要的智能技術(shù)，其在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用已經(jīng)得到了廣泛研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強的自適應(yīng)性、并行處理能力和非線性映射能力，能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)旋轉(zhuǎn)機械故障的特征，從而實現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)機械故障的診斷。本文綜述了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的研究現(xiàn)狀，分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用方法和發(fā)展趨勢。1.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法主要包括數(shù)據(jù)采集、特征提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和故障診斷四個步驟。1.1數(shù)據(jù)采集旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的第一步是采集機械運行時的實時數(shù)據(jù)。傳感器通常被用于控制設(shè)備的工作參數(shù)和監(jiān)測其狀態(tài)。這些傳感器要能夠測量旋轉(zhuǎn)機械的振動、溫度、壓力、轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)。1.2特征提取從采集到的數(shù)據(jù)中提取特征，以便訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在特征提取過程中，通常采用頻率域、時域、小波變換等方法，提取特征向量，以便進行下一步的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練將特征向量輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)，從而建立起旋轉(zhuǎn)機械故障的診斷模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)是使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地識別出旋轉(zhuǎn)機械故障的特征。1.4故障診斷在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練之后，可以將新的數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)中進行故障診斷。若網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與預(yù)期不符，則說明機械可能存在故障。2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最早被應(yīng)用到旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)進行反向傳播，對網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏差進行調(diào)整，從而實現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)機械故障的診斷。2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中也具有一定的優(yōu)勢。因為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可以學(xué)習(xí)一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，還能夠?qū)崿F(xiàn)快速的訓(xùn)練。2.3SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點，對相似的樣本進行聚類，從而得到旋轉(zhuǎn)機械故障的診斷模型。SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的分類能力和較快的運行速度，在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用也越來越廣泛。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的發(fā)展趨勢隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的不斷應(yīng)用，其應(yīng)用領(lǐng)域也在逐步拓展。未來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中將會有更廣泛的應(yīng)用，包括鋼鐵、煤礦、機械加工等行業(yè)。另外，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中也將會涌現(xiàn)出更多的創(chuàng)新應(yīng)用。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這些新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型會帶來更好的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷效果。結(jié)論：旋轉(zhuǎn)機械故障診斷是一個重要的研究課題，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助下，已經(jīng)得到了很好的解決。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)、非線性映射等優(yōu)勢，能夠自動提取旋轉(zhuǎn)機械故障數(shù)據(jù)中