一种萤火虫神经网络及在轴承故障诊断中的应用
基于深度神经网络的滚动轴承故障诊断和寿命预测方法研究
基于深度神经网络的滚动轴承故障诊断和寿命预测方法研究基于深度神经网络的滚动轴承故障诊断和寿命预测方法研究摘要：滚动轴承是旋转机械中常用的零部件，其性能直接影响到机械系统的可靠性和安全性。
针对滚动轴承故障诊断和寿命预测的需求，本文提出了一种基于深度神经网络的方法。
首先，利用加速度传感器采集滚动轴承的振动信号，并通过预处理对信号进行滤波和去噪处理，以提高信号的可用性。
然后，将处理后的信号作为深度神经网络的输入，通过网络学习轴承在不同工况下的特征表达，实现对滚动轴承的故障诊断。
最后，基于滚动轴承的生命周期数据，利用深度神经网络进行寿命预测，并通过实验证明了该方法的准确性和可行性。
关键词：滚动轴承；深度神经网络；故障诊断；寿命预测；数据预处理1. 引言滚动轴承是常见的旋转机械元件，广泛应用于工业生产和日常生活中。
由于工作环境的恶劣和长时间高速运转，滚动轴承容易出现疲劳、损伤和故障等问题，严重影响机械系统的正常运行。
因此，准确地进行滚动轴承故障诊断和寿命预测对于提高机械系统的可靠性和安全性至关重要。
2. 深度神经网络的基本原理深度神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的人工神经网络，具有强大的特征提取和学习能力。
其基本原理是通过多个神经网络层次的组合和连续非线性变换，实现对输入数据的高层次抽象和表示，从而实现对复杂问题的有效建模和预测。
3. 数据采集和预处理本研究采用加速度传感器对滚动轴承进行振动信号的采集，以获取轴承工作状态下的振动特征。
然后，对采集到的信号进行预处理，包括滤波和去噪处理等，以提高信号的可用性。
4. 故障诊断将处理后的振动信号作为深度神经网络的输入，通过网络学习轴承在不同工况下的特征表达。
对于给定的滚动轴承，通过与已知故障轴承的对比学习，实现对滚动轴承故障的准确诊断。
5. 寿命预测基于滚动轴承的生命周期数据，利用深度神经网络进行寿命预测。
首先，对样本数据进行预处理和特征提取。
然后，通过网络学习轴承的寿命分布规律，并根据当前轴承的状态进行预测。
改进多线性主成分分析网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用
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的张量扩展,它从 多 维 空 间 中 提 取 了 图 像 的 高 级
行输入张量的特征提取.它将原始问题分解为一
语义特征,有效地利用了多维图像空间结构关系,
量较少的优势,适 合 处 理 旋 转 机 械 振 动 信 号 三 维
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基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断算法研究
基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断算法研究基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断算法研究摘要：滚动轴承作为机械设备中重要的零部件之一，其状态的检测和故障的诊断对于设备的运行稳定性和可靠性具有重要意义。
本文基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），研究了一种滚动轴承故障诊断算法，通过分析滚动轴承信号的特征，构建了一个用于滚动轴承故障诊断的卷积神经网络模型，并进行了实验验证。
实验结果表明，基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断算法具有较高的准确性和鲁棒性。
1. 引言随着工业技术的不断发展，滚动轴承广泛应用于各种机械设备中，如风力发电机组、电动机、飞机引擎等。
滚动轴承的故障往往会导致设备的停止运行，给企业带来巨大的经济损失，因此滚动轴承的状态检测和故障诊断显得尤为重要。
2. 相关工作目前，滚动轴承故障诊断技术主要分为几个方向：时间域分析、频域分析和时频域分析。
时间域分析是指通过分析信号在时间轴上的波形来判断滚动轴承的状态。
频域分析是指通过计算信号的频谱来判断滚动轴承的状态。
时频域分析是时间域分析和频域分析的结合，对滚动轴承的故障有更准确的判断。
3. 基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断算法卷积神经网络是一种深度学习算法，它模拟了人脑神经元之间的相互连接和信息传递过程。
本文基于卷积神经网络，提出了一种滚动轴承故障诊断算法。
3.1 数据采集首先，我们需要采集滚动轴承的振动信号作为训练数据，通过加速度计等传感器获取滚动轴承的振动信号，并对信号进行采样和预处理。
3.2 特征提取接下来，我们需要从采集的振动信号中提取有用的特征。
常用的滚动轴承特征包括频域特征（如频谱图）、时域特征（如时域波形）和时频域特征（如小波包能量谱），这些特征能够反映滚动轴承的状态信息。
3.3 卷积神经网络模型构建基于特征提取的结果，我们构建一个卷积神经网络模型用于滚动轴承故障诊断。
该模型包括卷积层、池化层和全连接层等组件，通过训练数据对网络模型进行优化。
基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法的研究
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式中： Ｕ Ｏ １．，；＝ … ，） ＝ ，，． ０ １… ｎ—重构信号离散点的幅值。 ．７
导师 的学习算法 ， 具有广泛的适用性Ｉ ６ １ 。在这里我们采用 Ｂ Ｐ算法
（ ） 了更好的反应不 同故障带来 的固有振动频率 的本质 ， 对故 障诊断网络进行训 练， ３为 具体 的算法流程如下 ： １对网络的权 （）
ｂｌｙａｄｓｌ ｌａｎｎ， ｅ －ｒａｉｎ， ａ ｔｅ ｅ ， ｄｗ ｉ ｄａｆｒｒｌｎ ｅ ｉｇ ａｌｄａｎｓ ． ｉｔ ｎ ｅ －ｅ ｉｇｓｌ ｏｇ ｚ ｇ ａｐ ｉ ， ｔａ ｈｃ ｉ ｉｅｌｏ ｌｇｂａ ｎ ｆｕｔ ｉ ｏｉ ｉ ｆ ｒ ｆ ｎ ｉ ｄ ｖ ｃ ｎ ｈｓ ｏｉ ｒ ｇ ｓ Ｗｅｐｏｏｅ ｔｏ ｏ ａｌ ｔｓｎ ｎｒｌｎ ｅ ｉｇｂ ｅ ｎｎｕａ ｎｔｏｋｉ ｏｎｃｉｎｗｔ ｒ ｓｄａｍ ｈ ｄ ｒ ｕ ｔ ｅｔ ｇｏ ｏｉｇｂａ ｎ ａ ｄ ｏ ｅ ｒ ｅ ｒ ｎｃｎ ｅｔ ｉ ｐ ｅ ｆ ｆ ｉ ｌ ｒ ｓ ｌ ｗ ｏ ｈ ｒｌｎ ｅ ｉ ｍ ｏｔ ｔｏｍ ｃ ｉ ｒ ｄｅｕ ｍ ｎ ｆａｉ ａｔ ａｄａｐｏｉａｅ ０ ｏ ｈｃ ｏｌ ｇｂａ ｎ ｉｉｐ ｒ ａｈｎ ｙａ ｑ ｉｅ ｔ ｒｇｌｐ ｓｎ ｒｘｍ ｔｌ ３ ％ ｆ ｗ ｉｈ ｉ ｒ ｇｓ ｎ ａ ｔ ｅ ｎ ｐ ｆ ｏ ｅ ｒ ｐ ｙ
图 ２诊断测试系统图
表 １滚动轴承特征向量表
输 入层
隐藏层
输 出层
图 １滚动轴承故 障诊断网络结构
网络 的第一层 为输入层 ， 输入 采用 小波分解得到 的特 征向
量 。第 二层为隐藏层 ， 为偏置。由于输入 向量 １范数本身处于 ｂ 一
［，］ ０ １ 区间 ， 故隐藏层选用 Ｓｇ ｏ ｉｍ ｉ ｄ激活 函数，（ ＝ ）
基于改进残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究
基于改进残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究基于改进残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究引言滚动轴承是工业领域中广泛应用的一种关键零部件，其运行状态对机械设备的安全运行和寿命有着重要影响。
然而，由于工作环境的严酷和长期运行的磨损，滚动轴承往往容易出现故障。
因此，及时准确地诊断滚动轴承故障，对于提高设备可靠性、降低维护成本具有重要意义。
近年来，深度学习技术在故障诊断领域取得了显著的进展，其在信号处理和特征提取方面的优势使其成为滚动轴承故障诊断领域的热门研究方向。
在深度学习算法中，残差神经网络（Residual Neural Network，ResNet）以其强大的非线性拟合能力和对抗性样本的稳定性而备受关注。
本文旨在研究一种基于改进的残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法。
首先，我们介绍了滚动轴承故障的原因和特征。
接着，我们详细阐述了残差神经网络的原理及其在滚动轴承故障诊断中的应用。
然后，针对滚动轴承振动信号的特点，我们提出了一种改进的残差神经网络模型，采用自适应激活函数和批标准化技术，以提高模型的稳定性和诊断准确性。
最后，我们通过实验验证了所提出方法的有效性，并与其他常用的故障诊断方法进行了对比分析。
滚动轴承故障特征分析滚动轴承的故障特征主要表现为振动信号的变化。
常见的滚动轴承故障包括滚珠损伤、内圈和外圈裂纹、保持架松动等。
这些故障在振动信号中会呈现出不同的频率成分和幅值变化，因此可以通过对振动信号进行分析来判断滚动轴承的工作状态。
残差神经网络原理及其应用残差神经网络是一种特殊的深度学习网络模型，通过引入残差块来解决深度网络的训练难题。
其核心思想是将网络的输入与输出之间的差异作为学习目标，通过直接建模残差学习难度较小的问题，从而加速网络的收敛和提高准确性。
在滚动轴承故障诊断中，残差神经网络可以用于提取振动信号中的故障特征，实现自动化的故障诊断。
基于改进残差神经网络的故障诊断方法针对滚动轴承振动信号的特点，本文提出了一种改进的残差神经网络模型。
一种改进的神经网络模型在故障诊断中的应用
称为条件属性集，Ｄ称 为决策属 性集 ，ａｘ是样本 ｘ在属性 （） ａ上 的取 值 ，差 别 矩 阵表 示 Ｃ 为 ： Ｄ
厂｛ｌ ， ｘ ≠ ， Ｄ ｘ ≠ ａ Ａａ 口 ） （）Ｄ（） ａ （） ｝ ，
（ ） 为 Ｐ的核，Ｒ ｄ（ ） 尸称 ｅ Ｐ表示 Ｒ的所有约简 的集合 。核包含 在 所 有 的 约 简 之 中， 解 释 为 在 知 识 约 简 时 它 是 不 能 消 去 的 可
知识特征集合 。
２ 算法 模型
２１ 粗 糙 集 的 约 简 算 法 及 改进 ． ’ 粗 糙集 理 论是 一种 处 理 含 糊 性 （ａ ｕｎ ｓ） ｖｇ ｅ ｅｓ 、不 精 确 （ ｐｅｉ ｏ ） 不 确 定 性 （ｎ ｅｔ ｎ ） 题 的 新 型 软 计 算 ｉ ｒｃｓ ｎ 和 ｍ ｉ ｕ ｃｒ ｉｔ 问 ａ ｙ （ｏ ｃｍｐ ｔ ｇ数 学 工 具 ，它 能 有 效 地 分 析 不 精 确 、不一 致 、 ｓｆ ｏ ｕｉ ） ｌ ｎ 不 完 整 等 各种 不 完 备 的信 息 ，并 从 中 发 现 隐 含 的 知 识 ， 示 揭 潜在 的规律［５ ４］ －。传统 的硬 计算方法 ，是使用精确 、固定和 不变 的算法来表达和解 决问题 。 粗糙集理论作为一种 软计算 方法 ，利用所允许的不精确性、不确定性和部分真实性，以 得 到 易 于 处 理 、 棒 性 强 和 成 本 较 低 的解 决 方 案 。 用 粗 糙 鲁 采
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文章编号 ：１０ —５Ｘ（０ ０２０ ５ －３ ０ ７７ ７ ２ １）－０ ５０
神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用
Ｍａａ 算法可简单表述如下 ： ｌｔ ｌ
ห้องสมุดไป่ตู้＝
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（ ＝０ １２ … ，Ｌ１ ，，， ＾ ）
和共振解调法嘲 虽然较大的提高 了诊 断精度 ， 是仍然需要人 但
工辅助 ， 难以实现复杂环境下 的精确诊 断。 因此 ， 采用智能方 法对滚动轴 承进行状态 检测 以及故 障诊 断显得十分必要。而 神经 网络作 为一种 应用 广泛 的智 能方 法 ，具有非线性映射能 力强 ， 以及 自学 习 、 自组织 和 自适应 的优 点 ， 常适合 于滚动 非 轴承 的故 障诊断。
收 稿 日期 ：０ ９ １— ２ ２０ — ０ １ 作者简介 ： 蒋康保（９ ｏ＿ ， ， １７ ＿ １男 湖南衡南人 ， 讲师 ， 本科学历 ， 主要从事机械制造 、 电力 电子技术等方面的教学与科研工作。
１５ １
Ｅｑｕｐｍｅ ｔ ａ ｆ ｃ ｒｎ ｃ ｎｏｏ ｙ Ｎｏ Ｉ， ｉ ｎ Ｍ ｎｕａ ｔｉ ｇ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ ． ２０１ ０
厂丁——一
（ 内圈 、 外圈 、 滚动体等 ） 障时 的典 型特征 频率 ， 故 从而判 断滚
动轴承 的故障类型及其 严重程度 。 振动信号经小波包分解后 ， 在某一层次上不 同正交小 波包空间上 的能量分 布 ，如同滚动
一种优化的SOM模型及其在轴承故障诊断中的应用
一种优化的SOM模型及其在轴承故障诊断中的应用魏永合;冯睿智;魏超;王晶晶【摘要】SOM网络作为一种无导师的神经网络,因其具有较强的聚类能力而被广泛应用于各个领域,针对SOM神经网络在训练过程中对权值的初始化及邻域的更新过程中存在的不足,提出一种优化方法,该方法通过"概率正态分布法"使初始权值更为合理的分布在可行空间中,通过衡量权值与输入向量间的亲和力来确定邻域范围的大小.实验数据证明:优化后的SOM神经网络在识别轴承故障类型时效果良好.%SOM network is a kind of unsupervised neural network,which is widely used in various different fields.SOM network training process has some weaknesses in initial weight and neighborhood size update rule.An optimization method is proposed.It uses probability with normal distribution theory to distribute initial weight more reasonable,which decides neighborhood size based on the affinity between input and stly,experiment result shows this method could improve classification function of SOM neural network.【期刊名称】《沈阳理工大学学报》【年(卷),期】2017(036)003【总页数】6页(P81-86)【关键词】SOM神经网络;优化方法;初始权值;邻域范围【作者】魏永合;冯睿智;魏超;王晶晶【作者单位】沈阳理工大学机械工程学院,沈阳 110159;沈阳理工大学机械工程学院,沈阳 110159;沈阳理工大学机械工程学院,沈阳 110159;沈阳理工大学机械工程学院,沈阳 110159【正文语种】中文【中图分类】TH133近几十年来，随着科学技术与工业需求的发展,机械设备不断向大型化、连续化、高速化、重载化和智能化等方向发展，机械设备的工作环境也更加复杂、更加苛刻，这类复杂的设备发生意外或突然故障，不仅会影响企业的生产效率、造成经济损失，而且会增加企业的维护和修缮成本，严重时甚至造成人员伤亡。
Fuzzy ART网络在滚动轴承故障诊断中的应用
域、 识别域 以及 预处 理域 的信 号 ， 的输 出信 号对 识 它
收 稿 日期 ：０ ６一 ８一 ２０ Ｏ 们
式中 ｎ ＝１一ｎ。 当一个 输 入 为 １ ， 时 其余 运算 为
作 者 简 介 ： 月 兰 （９ ９一） 女 ， 北 东 光 人 ， 孙 １６ ， 河 丰要 从 事 机 电 一体 化 与控 制 技 术 的 研 究 工 作 。
以对 连续 的模拟 信 息进行 处理 。本 研究 对该 网络 进
行 了深入 的分析 。
图 １ 模 糊 ＡＲ 结构 框 图 Ｔ
１ Ｆ ｚｙＡ ｕｚ ＲＴ网 络 分 类 原 理
模糊 Ａ Ｔ神经 网络 结构 ， 图 １ 示 。 网络 包 Ｒ 如 所 该 括 ２个子 系统 ： 注意 子 系统和 取 向子系 统 。 意子 系 注 统 包括 比较域 和识别 域 两个 节 点域 和预处 理
故 障诊 断领 域 的 热 点 问题 。Ｆ ｚｙＡ Ｔ是 近 几 ｕｚ Ｒ
年 出现 的一种 新 型 Ａ Ｔ神经 网络 。它 以 Ａ Ｔ 型 网 Ｒ Ｒ１ 络 为基础 ， 将模 糊 集合 的性 质 和运算 特性 引入 其 中 ，
从 而 克服 Ａ Ｔ Ｒ １只能 处理 二 进 制信 息 的不 足 ， 可
Ｋｅ ｏ ｄ ：Ｆ ｚｙＡ Ｔ； ｏ ｅｉ ｎｉ ｏｌ ｇｂ ａｉｇ ｙ ｗ ｒ ｓ ｕ ｚ Ｒ ｍ ｄ ｅ ｔ ｄ ￣；ｒｌｎ ｅ ｒ ｉ ｎ
Ｏ 前 言
随 着 现代 机 械设 备 的大 规模 化 和复 杂 化 ， 如何
别域的 神经元产生直接影响。
对 复杂 的非线 性 系 统进 行 故 障 诊 断 ， 已经 成 为 当前
信 号的 小渡 包频 带 能量作 为特征 向量 ， 用 Ｆ ｚｙＡ Ｔ 网络 对 滚 动 轴承 的故 障进 行 分类 。ｕｚ Ｒ Ｆ ｚｙＡ Ｔ可以非 常有 效地进 行故 障 分类 。
基于神经网络的轴承故障诊断技术优化
基于神经网络的轴承故障诊断技术优化近年来，基于神经网络的轴承故障诊断技术在工业领域得到了广泛应用。
由于轴承是机械设备中重要的组成部分，其状态的健康状况直接影响着机械设备的安全性和稳定性。
因此，有关轴承故障的检测、诊断和维护一直是工业界关注的热点问题。
本文主要讨论基于神经网络的轴承故障诊断技术的优化。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经系统运作方式的数学模型。
神经网络由输入层、隐层和输出层组成。
其中，输入层接收外界信息，隐层进行信息处理，输出层给出诊断结论。
神经网络行为类似于人类，通过学习数据集中的特征，并将其用于未知数据的分类或预测。
二、基于神经网络的轴承故障诊断技术基于神经网络的轴承故障诊断技术主要依据轴承受损时产生的振动信号。
通常，该技术将振动信号作为输入，通过神经网络的隐层进行振动特征提取和故障诊断，最终得出轴承故障的结论。
在轴承故障诊断中，通常会涉及到多种神经网络算法。
例如，BP神经网络是一种基本的前向人工神经网络，用于针对实时数据和多个隐层单元的数据处理。
三、优化基于神经网络的轴承故障诊断技术优化基于神经网络的轴承故障诊断技术主要可以从以下方面入手：1. 数据集的优化数据集的质量直接影响神经网络的训练效果。
在轴承故障诊断中，如何获取高质量的振动信号是关键。
可以考虑采用多种加速度传感器对轴承进行监测，以获得更加精细的振动信号。
2. 网络结构的优化神经网络的结构对其诊断效果有明显影响。
在实际应用中，需要根据不同的轴承特点和故障类型进行神经网络结构的优化，以提高诊断准确性。
3. 特征提取的优化特征提取是基于神经网络的轴承故障诊断技术中的核心步骤。
为获得高精度的特征信息，需要采用合适的特征提取方法。
除了常用的小波分析和时频方法外，还可以考虑使用卷积神经网络来提取特征信息。
4. 激活函数的优化激活函数直接影响神经网络的输出结果。
经典的Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数已经被广泛应用于多种神经网络结构中。
改进CNN-LSTM模型在滚动轴承故障诊断中的应用
改进CNN-LSTM 模型在滚动轴承故障诊断中的应用①曹正志, 叶春明(上海理工大学 管理学院, 上海 200093)通讯作者: 曹正志摘 要: 滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大, 但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题. 因此, 本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)集成的滚动轴承故障诊断方法(1D-CNN-LSTM). 首先, 利用改进的1D-CNN-LSTM 模型对滚动轴承6种不同的工作状态进行了分类识别实验, 实验结果表明提出的分类模型能够以较快的速度识别出滚动轴承的不同状态, 平均识别准确率达99.83%; 其次, 将提出的模型与部分传统算法模型进行对比实验, 结果表明所提方法在测试精度方面有较大优势;最后, 引入迁移学习测试模型的鲁棒性和泛化能力, 实验结果表明提出的改进模型在不同工况下有较好的适应性和高效性, 模型有较强的泛化能力, 具备工程应用的可行性.关键词: 故障诊断; 卷积神经网络; 长短期记忆网络; 深度学习; 迁移学习引用格式: 曹正志,叶春明.改进CNN-LSTM 模型在滚动轴承故障诊断中的应用.计算机系统应用,2021,30(3):126–133. /1003-3254/7830.htmlApplication of Improved CNN-LSTM Model in Fault Diagnosis of Rolling BearingsCAO Zheng-Zhi, YE Chun-Ming(Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China)Abstract : The state of rolling bearings has a great influence on the working state of the whole machine, but the fault diagnosis method of the rolling bearings at present has some problems, such as dependency on manual feature extraction and low robustness. Therefore, we propose a fault diagnosis method of rolling bearings (1D-CNN-LSTM) based on the improved integration of 1D Convolutional Neural Network (1D-CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) network.Firstly, the 1D-CNN-LSTM model is used to classify and identify six different working states of rolling bearings. The experimental results indicate that the proposed classification model can identify different states of rolling bearings at a high speed, with an average identification accuracy of 99.83%. Secondly, the proposed model is compared with some traditional algorithm models and shows great advantages in measuring accuracy. Finally, transfer learning is introduced to test the robustness and generalization ability of the proposed model. The experimental results demonstrate that the model proposed in this study has good adaptability and high efficiency under different working conditions, featuring strong generalization ability and engineering application feasibility.Key words : fault diagnosis; Convolutional Neural Network (CNN); Long-Short Term Memory (LSTM) network; deep learning; transfer learning计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(3):126−133 [doi: 10.15888/ki.csa.007830] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 国家自然科学基金(71840003); 上海理工大学科技发展基金(2018KJFZ043)Foundation item: National Natural Science Foundation of China (71840003); Technology Development Fund of University of Shanghai for Science and Technology (2018KJFZ043)收稿时间: 2020-07-16; 修改时间: 2020-08-13, 2020-08-21; 采用时间: 2020-08-25; csa 在线出版时间: 2021-03-03126滚动轴承作为许多机械的基础零部件, 其运行状态往往会影响整台机械的工作状态, 对生产和安全造成直接影响[1]. 有关资料记载, 大型企业因滚动轴承故障而引发的一次生产线非计划停产造成的经济损失可达数千万元[2]. 因此对滚动轴承进行科学有效的故障诊断具有十分重要的意义.故障诊断方法的研究主要分为基于解析模型和基于数据驱动两方面. Hsiao等[3]提出了一种分层多模型方案来检测和隔离机器人机械手的执行器故障. 代祥[4]提出了一种电网信息物理模型故障诊断优化模型, 将故障问题表示成求解目标函数是极值的0-1整数规划问题, 从而通过严密的数学方法来确定故障元件. 基于解析模型的方法需要对故障诊断问题进行解析化表达,对于复杂度较高的系统建模难度大, 且建立的模型在其他系统上的普适性较低[4], 实际推广使用具有一定局限性. 近年来, 随着机器学习研究的兴起, 基于数据驱动的故障诊断方法已成为重点研究领域之一[5]. 姚德臣等[6]将改进后的支持向量机(SVM)应用于轴承的故障诊断研究当中. Peng等[7]将主成分分析(PCA)算法应用到电动潜水器泵轴的损坏原因检测中. Yang等[8]将BP人工神经网络(BPNN)应用于滚动轴承的故障诊断. 这些传统的基于数据驱动的方法都取得了相对不错的效果, 但随着人工智能技术的发展, 现已证实这些浅层网络结构, 因其特征提取能力不足, 难以挖掘提取故障数据中更深层次的微小特征[9], 从而限制了诊断准确率的提升.随着互联网、物联网等快速兴起与普及, 当前社会数据的增长速度比以往任何时期都要迅猛[10]. 大数据给深度神经网络提供了充足的训练“原料”, 给基于数据驱动的机械智能故障诊断的深入研究和应用提供了新的机遇[11].深度学习理论由Hinton等[12]于2006年提出, 近年来, 深度学习技术因其强大的特征提取和学习能力在语音识别[13]和计算机视觉[14]领域迅速发展, 并产生了许多新的突破. 卷积神经网络(CNN)由LeCun等[15]于1989年提出. 2012年, Krizhevsky等[14]将卷积神经网络与深度学习理论结合提出“AlexNet”网络结构. 深度卷积网络能够由浅到深逐步抽象特征, 自动特征提取, 其独特的网络结构能有效的在保留数据特征的同时减少参数数量降低数据复杂度, 并通过多层次的非线性映射关系学习深层次的故障特征[16]. 将深度学习技术应用于故障诊断领域产生了不错的效果, 宫文峰等[17]通过引入全局均值池化技术代替传统CNN的全连接层部分, 使用改进后的CNN算法识别轴承故障种类. 杜小磊等[18]提出一种基于SSST和DCCNN的滚动轴承故障诊断方法提高了信号的时频分辨率.上述研究都只是单独使用深度CNN进行训练, 忽略了滚动轴承在发生故障时的时序特征. 滚动轴承性能退化是依存于服役时间的连续演化过程, 相较于常规“事后诊断”, 变工况下滚动轴轻微损伤甚至早期退化状态的准确识别对于指导预测性维护工作等有更大价值[19].CNN有着强大的图像特征提取能力, 但在处理带时序问题时准确率和效率都没有循环神经网络(RNN)高, RNN可以学习到历史信息, 因而RNN更适合处理时间序列. 作为RNN的变体, 长短期记忆网络(LSTM)通过遗忘门、输入门和输出门等机制解决了普通RNN 不易处理的远距离信息上下文依赖、梯度消失或梯度爆炸等问题. LSTM在语音识别、文本识别等方面有成功的应用, 同时也被用于故障诊断领域提取故障信号时间序列的特征. Qu等[20]使用基于LSTM的深度学习方法对研磨系统进行故障诊断, 诊断错误率小于3%. 于洋等[21]使用LSTM结合迁移学习实现了多种类型工况下轴承故障声发射信号特征的自适应提取与智能识别.针对以上分析, 本文拟将CNN与LSTM的优势结合, 提出一种首先使用CNN提取数据特征, 再结合LSTM处理时序特征的滚动轴承故障诊断方法. 为了最大程度的保留振动信号的时序特征, 采用一维卷积神经网络(1D-CNN)进行特征提取, 用全局池化层代替传统CNN网络架构中的Flatten层以及全连接层,从而避免Flatten操作和全连接层带来的参数特征的割裂. 以达到减少人工特征提取时间、适应时序问题、提高故障诊断精度的目的.1 1D-CNN-LSTM诊断模型1.1 CNN模型CNN模型通常包含3个主要组成部分: 卷积层、池化层、全连接层. 卷积层的作是通过对输入数据的局部区域与卷积核进行卷积运算, 通过滑动卷积核窗口使局部感受野遍历整个输入数据. 卷积计算公式如下:2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用127x l i W l i∗X (l −1)b l i 式中, 表示第l 层的输出值的第i 个特征; 表示第l 层的第i 个卷积核的权重矩阵; 运算符表示卷积运算; 为第l –1层的输出; 表示偏置项; 函数f 表示输出的激活函数, CNN 通过非线性的激活函数来解决现实世界中的非线性问题, 选择整流线性单元(ReLU)作为卷积神经网络的激活函数.池化层的作用是空间合并也叫做子采样或者下采样, 可以在保持最重要信息的同时降低特征图的维度.它有多种类型, 一般采用平均池化或者最大池化, 采用最大池化表达式为:y (l +1)i(j )D j x ji (k )式中, 为经过池化后的第l +1层的第i 个特征图中的元素; 表示第j 个池化区域; 表示第l 层第i 个特征图在池化核范围内的元素.全连接层是一个传统的多层感知器, 在输出层使用一个Softmax 激活函数. 主要作用就是将前面提取到的特征结合在一起进行非线性激活输出各分类的概率分布然后进行分类, 表达式为:p y j p y j式中, 为神经元经过Softmax 的概率输出; 为输出层第j 个神经元的输出值; m 为所目标分类的数量, 即轴承状态的种类数量.1.2 LSTM 模型σ长短期记忆网络(LSTM)[22], 是一种带有记忆功能的神经网络, 是RNN 的一种变种, LSTM 对时序型数据处理具有极为优秀的表现, 被广泛应用于自然语言处理等领域. LSTM 使用输入门、输出门与遗忘门实现对信息的控制. 单个LSTM 神经元如图1所示, 图中表示激活函数Sigmoid, tanh 函数用于调节数值大小,输出范围为−1到1之间.遗忘门用于控制先前时刻的状态是否保留到当前神经元状态, 实现对记忆的筛选. 输入门将前一时刻的状态值与当前输入值输入激活函数Sigmoid,得到一个重要度值来决定信息的更新情况, 再通过tanh 函数来处理前一时刻的状态值和输入信息得到候选单元状态.输出门控制单元状态的最终输出, 单元状态通过输出门的过滤, 经由tanh 函数压缩得到单元最终输出.图1 LSTM 神经元结构图1.3 改进的1D-CNN-LSTM 故障诊断模型在使用CNN 处理一般二维图像信号时通常会选用二维卷积核(2D-CNN), 而滚动轴承性能退化一般是依存于服役时间的连续演化过程, 因此原始的滚动轴承故障振动信号一般为基于时间序列的一维数据. 宫文峰等[18]通过人工裁剪和堆叠将一维振动信号处理成了二维图像进行诊断. 这种处理方法割裂了数据的时间序列连续性, 导致模型难以捕捉振动信号的时间序列特性. 本文模型为了保留输入振动信号的时间序列信息, 以及尽量减少人工处理信息操作, 直接使用一维卷积核对一维的时间序列振动信号进行卷积处理(1D-CNN), 避免了时间序列的割裂.传统的CNN 在卷积层之后同常会使用Flatten 层降维再使用全连接层得到目标形状的特征向量进行分类或预测. Flatten 操作通过将二维矩阵按行或列展平来实现数据降维, 其在按行或列拆分图形矩阵时改变了各数据的空间位置, 从而丢失了部分有用特征. 本文采用最大池化层代替Flatten 层和全连接层作为1D-CNN 层与LSTM 层之间的连接, 来避免这部分特征的丢失.这种类似全卷积网络的结构支持网络采用反卷积层对最后一个卷积层的特征图进行上采样, 使它恢复到与输入图像相同的尺寸, 因此通过这种方法输入到下一步即LSTM 层中的特征图保留了原始输入的空间信息.本文提出的基于1D-CNN-LSTM 的故障诊断方法网络结构如图2所示, 模型主要分为1D-CNN 部分、LSTM 部分以及分类输出部分, 损失函数采用交叉熵损失函数, 梯度下降采用Adam 优化器. 输入信号为同一工况下滚动轴承不同状态的振动信号. 1D-CNN 部分通过一系列的一维卷积层来提取振动信号图像特征,计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期128并通过MaxPooling 操作逐渐降低特征图维度. 这一操作降低了输入LSTM 部分数据的复杂度, 既可以加快LSTM 网络处理信号的速度, 同时又避免了Flatten 操作,尽可能的保留了输入数据的时序特征, 确保了模型的精度. LSTM 部分由两层LSTM 网络构成, 借由LSTM独特的网络结构, 通过遗忘门、输入门、输出门的选择过滤操作可以进一步提取出1D-CNN 部分所忽略的时间序列特征, 从而提高故障诊断模型的精度. 最后通过Softmax 层分类输出该振动信号所表示的滚动轴承的工作状态, 模型各层具体参数如表1所示.图2 模型结构图表1 1D-CNN-LSTM 结构参数结构部分网络层输出维度参数量1InputLayer (None, 400, 1)02Conv1D (None, 400, 16)272Conv1D (None, 400, 32)4128MaxPooling (None, 50, 32)03Conv1D (None, 50, 64)8256MaxPooling (None, 12, 64)04Conv1D (None, 12, 256)33 024MaxPooling (None, 6, 256)05Conv1D (None, 6, 512)131584MaxPooling (None, 6, 512)06Dense (None, 6, 256)131 328Dropout (None, 6, 256)07LSTM (None, 6, 32)36 992LSTM (None,16)31368Dense(None, 6)102由于提出的模型具有较深的网络结构, 为了增强模型鲁棒性, 防止发生过拟合现象, 模型在1D-CNN 部分与LSTM 部分连接处引入了随机丢弃机制(dropout),随机丢弃神经元之间的权重, 从而降低网络对某一单一神经元的依赖, 该操作同样可以降低输入振动信号中带有的噪声影响, dropout 层按一定的比例随机将神经元权重置为0, 其表达式为:r l i ˜Xl 式中, 表示服从伯努利分布的概率向量; 表示经过随机丢弃机制后的输出.2 实验验证2.1 实验数据集及预处理本实验数据来自美国凯斯西储大学(CWRU)的轴承实验平台. 如图3所示, 实验平台包括一个2马力的电机, 一个转矩传感器, 一个功率计以及电子控制设备(没有显示), 被测试轴承支承电机轴. 模拟现实中的点蚀等故障, 实验使用电火花加工技术在轴承上布置了单点故障. 实验中使用加速度采集振动信号, 传感器安放在电机壳体上. 振动数字信号的采样频率为12 kHz, 驱动端轴承故障数据同时以48 kHz 的采样频率采集.图3 轴承振动数据采集试验台外圈故障是固定不变的, 为了对该故障相对于轴承受载区域的位置对电机/轴承系统的振动响应直接影响进行定量研究, 实验中分别对驱动和风扇端的轴承外圈布置3、6以及12点钟方向的故障.本实验选择了在同一工况下驱动端滚动轴承的6种不同状态的12 kHz 采样振动信号数据作为实验数据集, 滚动轴承数据集详细信息如表2所示.实验选取样本为载荷为1马力, 转速约为1772 r/min 的驱动端滚动轴承的6种工作状态数据作为训练数据.12 kHz 采样频率下每秒采集12 000个点, 转轴每转一圈传感器采集的点数为406个点(12 000×60/1772≈406),在保障数据可信度的情况下考虑到数据集的长度, 每2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用129种工作状态的每个样本长度设置为400个采样点. 由于各故障数据集采样点数量不一致, 最少为121 410最多为122 426, 因此全部取前120 000采样点, 每个样本长度为400个采样点, 每种工作状态包含300个样本.按8:2的比例将300个样本分成训练集与测试集进行训练. 训练样本共计1440个, 测试样本共计360个.表2 滚动轴承故障数据集标签电机载荷(马力)电机近似转速(r/min)轴承状态011772正常111772滚动体故障211772内圈故障311772外圈相对位置符合区(中心位置在6点方向)正交方向@3:00411772外圈相对位置符合区(中心位置在6点方向)中心方向@6:00511772外圈相对位置符合区(中心位置在6点方向)相对方向@12: 002.2 实验结果及分析不同的dropout 比率对模型的表现存在一定的影响, 该值取值一般在0.2到0.5之间, 为了选择最佳的dropout 比率, 本文对0.2、0.3、0.4、0.5这4个常用比率分别进行了5组实验, 实验结果如图4所示.0.20.3Dropout 比率0.40.5损失平均值正确率平均值图4 不同dropout 比率结果对比图如图4所示, 曲线表示不同dropout 比率下的模型5组实验预测平均准确率, 柱形表示模型的平均损失值. 实验结果表明dropout 比率为0.3时模型平均损失值最低, 且正确率最高, 因此本文模型的dropout 比率定为0.3.本文采用上述模型进行了10次实验, 迭代次数为50次. 10次实验结果表明1D-CNN-LSTM 模型在滚动轴承故障诊断问题中最高准确率可达100%, 平均准确率达到了99.833%. 结果如表3所示.表3 1D-CNN-LSTM 模型实验结果实验序号训练集损失训练集准确率(%)测试集损失测试集准确率(%)10.00131000.001310020.00191000.015899.7230.00141000.001410040.00171000.003510050.00131000.001210060.005999.930.014399.4470.00171000.001910080.00221000.002510090.00131000.0013100100.00161000.040499.17平均值0.002 0399.9930.008 3699.833第10次实验的训练损失率下降曲线以及正确率曲线如图5所示. 随着训练迭代次数增加, 损失率下降,准确率逐步上升, 模型表现良好.1020Epochs304050Training acc Training loss图5 训练损失和训练精度为验证本方法在故障诊断精度上的优势, 本文利用相同数据集使用不同的算法模型另外进行了5组对比实验, 每个模型运行5次, 迭代次数均为50, 结果如表4所示. 实验1采用本文所提出的改进1D-CNN-LSTM 模型; 实验2采用未改进的1D-CNN-LSTM 模型, 该模型CNN 与LSTM 的连接部分采用了传统的Flatten 层和全连接层; 实验3单独使用1D-CNN 模型;实验4单独使用LSTM 模型; 实验5单独使用2D-CNN 模型; 实验6使用2D-CNN 与LSTM 组合的模型. 实验结果表名本文所提出的改进1D-CNN-LSTM 模型在故障诊断准确率上有最好的表现, 准确率达到了99.83%.由实验1和实验2对比可以发现, 改进后的1D-CNN-LSTM 网络在精度和训练速度都有更好的表现, 通过卷积池化层连接CNN 和LSTM 两部分网络相对于Flatten 层和全连接层来说输入信号的有效特征保留的更加全面, 降维效果也更加优秀; 实验1和实验3结果对比可以看出, 在引入了LSTM 后, 模型精度确实有相应提高;计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期130实验1和实验4对比可以发现, 通过卷积操作降低特征图的维度可以大大加快LSTM模型的训练速度; 实验3和实验5对比可以发现, 一维卷积网络在处理一维的滚动轴承振动信号数据方面可以保留更多有效的特征, 在故障诊断精度方面比二维的卷积网络更具优势;实验1和实验6对比可以看出, 相对与二维卷积网络改良后的一维卷积网络结构可以保留下更多可以被LSTM 所提取的时间序列特征, 从而提高模型的诊断精度.表4 对比实验结果实验序号模型名称训练集平均准确率(%)测试集平均准确率(%)平均训练时间(s)1改进 1D-CNN-LSTM99.9999.8348.892传统 1D-CNN-LSTM99.6899.7252.7831D-CNN99.9399.7240.284LSTM98.3398.06510.2452D-CNN99.9298.8325.0062D-CNN-LSTM99.9499.0035.54首先通过1D-CNN提取特征并简化特征图维度再输入LSTM进行时序特征提取的方法比直接使用LSTM 进行故障诊断训练速度减少了461.35 s. 在引入LSTM 后改进的1D-CNN-LSTM模型训练时间仅增加了8.61秒.实际使用环境中一般采用已训练好的模型对现有故障进行诊断分类, 且对模型精度的要求远高于训练速度,本文所提出的模型在对包含360个样本的测试集进行诊断分类操作时所需时间不足1 s, 可以满足绝大对数的使用场景要求, 因此相对于精度的提高训练时长的增加是可以接受的.以上实验分析表明, 采用1D-CNN与LSTM组合的结构, 利用全局最大池化层规避使用Flatten层的操作, 可以有效的保留并利用输入信号的时序特征, 从而提高模型在故障诊断时的精度; 通过1D-CNN提取并简化信号特征, 减少输入LSTM的参数量, 可以有效降低LSTM的训练时间, 增强模型时序特征提取能力. 因此本文所提出的模型改进方案是有意义的.2.3 不同负载迁移实验为验证改进的1D-CNN-LSTM模型的鲁棒性和泛化能力, 采用迁移学习的方法评估算法模型在不同负载下的迁移适应性, 同时可以解决一部分对训练时间有较高要求的问题.迁移学习能够学习到以往任务中的知识和经验,并用于新任务中. 其目的是从一个或多个源任务中抽取知识、经验, 应用于一个新的目标领域中. 本文采用基于参数的迁移学习(parameter-transfer learning): 目标领域和源领域的任务之间共享相同的模型参数. 本次迁移实验通过冻结上文所述在1马力载荷下的1D-CNN-LSTM模型的主要参数从而保留已训练好的模型的特征提取能力, 再添加一层全连接层使其适应目标领域, 并将模型运用到3马力载荷下的轴承故障识别诊断中, 迁移学习模型结构如图6所示.源领域输入特征目标领域输入特征图6 迁移学习模型结构使用迁移学习模型对3马力载荷工况下得滚动轴承信号数据进行故障诊断, 模型所使用的超参数与1马力载荷工况下的相同, 5次实验结果如表5所示,测试集准确率达99.72%, 表明本文所使用的算法模型2021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用131在不同工况下仍具有较高准确率, 有较强的泛化能力,且平均训练用时仅有18.024 s, 相比于源领域训练用时下降了63.13%.表5 迁移学习实验结果实验序号训练集损失率训练集准确率(%)测试集损失率测试集准确率(%)训练时间(s)10.085699.720.083399.7218.1220.079099.790.078099.7217.5130.105999.580.105599.7218.2640.062499.860.065899.7218.0850.091199.790.083399.7218.15平均值0.084899.7480.083 1899.7218.024第5次实验的训练损失率下降曲线以及正确率曲线如图7所示. 随着训练迭代次数增加, 损失率平滑下降, 准确率逐步上升, 在15次迭代左右, 故障诊断正确率到达相对稳定状态, 因此考虑通过减少迭代次数到20次迭代, 进一步压缩模型训练时间, 从而适应对模型训练时间有极端要求的场景. 通过实验表明, 在仅20次迭代训练情况下迁移学习模型仍能达到99.72%的故障诊断准确率, 且训练用时仅为8.43 s, 与源领域相比下降了82.76%, 这对紧急情况下的快速故障诊断有着指导性的意义.1020Epochs304050Training acc Training loss图7 迁移学习训练损失和训练精度3 结束语针对传统CNN 以及现在故障诊断算法的不足, 本文提出了基于改进的1D-CNN-LSTM 的深度学习算法用于电机滚动轴承的智能化故障诊断. 所提方法改进了传统CNN 模型的结构, 引入最大池化层来替代Flatten 层和全连接层避免了特征时序特征割裂, 并引入LSTM 来提取时序特征. 该方法无需手工特征提取,端到端的算法结构有较好的可操作性和通用性. 通过对比实验, 验证了该方法故障诊断精度的优越性, 将所提的方法与单一结构的深度学习算法以及基于传统的二维CNN 的算法相关算法进行实验对比, 实验结果表明所提方法模型的测试精度方面具有一定优势. 通过迁移学习实验, 缩短了模型训练时间并验证了该算法模型在其他工况下仍有较好的表现, 模型具有较好的泛化能力. 然而, 由于提出的模型网络结构较深, 模型在训练速度上并不具有明显优势. 在以后的研究中将对其进行深入研究, 提高模型的训练速度.参考文献唐立力, 陈国彬. 基于MEA 优化BP 神经网络的农机滚动轴承故障诊断. 农机化研究, 2019, 41(3): 214–218. 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A novel method based onnonlinear auto-regression neural network and convolutional neural network for imbalanced fault diagnosis of rotating machinery. Measurement, 2020, 161: 107880. [doi: 10.1016/j.measurement.2020.107880]9雷亚国, 贾峰, 孔德同, 等. 大数据下机械智能故障诊断的机遇与挑战. 机械工程学报, 2018, 54(5): 94–104.10李国杰, 程学旗. 大数据研究: 未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考. 中国科学院院刊, 2012, 27(6): 647–657. [doi: 10.3969/j.issn.1000-3045.2012.06.001]11Hinton GE, Salakhutdinov RR. Reducing the dimensionality12计算机系统应用2021 年 第 30 卷 第 3 期132of data with neural networks. Science, 2006, 313(5786):504–507. [doi: 10.1126/science.1127647]Hinton G, Deng L, Yu D, et al . Deep neural networks foracoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups. IEEE Signal Processing Magazine,2012, 29(6): 82–97. [doi: 10.1109/MSP.2012.2205597]13Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE. 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Proceedings of the IEEE 7th Annual International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER).Honolulu, HI, USA. 2017. 673–678.20于洋, 何明, 刘博, 等. 基于TL-LSTM 的轴承故障声发射信号识别研究. 仪器仪表学报, 2019, 40(5): 51–59.21Hochreiter S, Schmidhuber J. Long short-term memory.Neural Computation, 1997, 9(8): 1735–1780. [doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735]222021 年 第 30 卷 第 3 期计算机系统应用133。
EMD和Elman神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用
实验 中通过改变变频器频率来 改变 电机 转速 ， 而改变 从
实 验 台 主轴 转 速 。 变 频 器 选 用 ２ ｚ 率 ， 应 主 轴 转 速 为 ０Ｈ 频 对
内涵的真实物理信息 ， 从而使得 瞬时频率具 有 了实 际的物 理
意 义 ， 常适 合 于 处 理 非 线 性 与 非 平 稳 信 号 。 非 目前 ， 于 神 经 网 络 的故 障诊 断 大 多 采 用 Ｂ 网络 ， 基 Ｐ 但 Ｂ Ｐ神 经 网 络 学 习 收 敛 速 度 慢 、 练 困 难 、 络 的 学 习 和 记 忆 训 网 具 有 不 稳 定 性 。 相 比之 下 ， 为 典 型 的 递 归 神 经 网络 ， ｌ ａ 作 Ｅｍ ｎ
轴承故障诊断新方 法 ， 并应 用 于滚 动轴承 故障 诊断 实验 中 ，
取得较好 的效果 。
械部件 ， 它在旋转机械 中起 着关键作 用 ， 是 ， 也是 最易发 但 它 生故 障的元 件之一 。旋 转机 械 的许 多故 障都 与滚 动轴 承有
关， 其缺陷通常使设 备产 生异 常 的振 动和 噪声 ， 发展 成 故 障
的数字信号并接 入计算 机 。在计 算机 上利 用 Ｍ ｔｂ编 程实 ａｌ ａ
现 以下 功 能 ： 过 Ｅ 通 ＭＤ分 析 提 取 有 效 特 征 向 量 ， 用 Ｅ ｍ ｎ 利 ｌ ａ 神 经 网络 进 行 模 式 识 别 断 故 障 类 型 （ 圈 故 障 、 圈 故 障 或 内 外 正常轴承 ）从而实现滚 动轴承智能化故障诊断 。 ，
年来小波分析广泛地 应用于滚动轴 承故障诊 断 中， 它能 同时
基于神经网络的滚动轴承故障诊断
基于神经网络的滚动轴承故障诊断作者：张旭李捍东来源：《看世界·学术下半月》2020年第05期摘要：近些年随着国家现代化发展步伐加快，每个人的生活中都会夹杂着机械元素，小到生活中的机器人，大到加工大型航空设备的企业。
所以，机械动力设备的故障诊断关系到整个行业甚至个人的安全以及经济效益。
当滚动轴承在不平衡的载荷条件下工作时它会因为承受交变应力而比较容易出现缺陷，而且由于故障与发出的征兆之间具有非常复杂的非映射关系，传统的依据人的经验或是根据振动信号的频域分析、时域分析已经很难完全反映振动的特征。
由于神经网络较强的非映射以及能够自主学习和自适应能力，所以本文利用其特点探讨并研究了基于BP神經网络的滚动轴承故障诊断。
关键词：滚动轴承;故障诊断;BP神经网络从20世纪中叶开始，设备的故障诊断开始逐渐发展为一门相对完整的学科，对各个领域的设备故障诊断方法的发展速度也越来越快。
这可以说对农业、工业、武器等各类设备的故障诊断有着诸多好处。
比如可以预防事故等我国制造重大及精密技术设备的水平以及对机械设备出口的能力与轴承行业的发展息息相关，在国民的生活、经济和国防建设中滚动轴承逐渐起着不可替代的作用[1-2]。
据统计，大约有30%的机械故障是由于旋转设备中滚动轴承出现了损伤。
滚动轴承和机械设备中其他的零部件相比有个一比较大的特点就是它有非常大的离散性寿命。
所以建立故障诊断系统对滚动轴承的实时监测变得更有必要，因为它可以最大限度的减少甚至是杜绝发生由于滚动轴承损伤而导致的事故同时也可以最大限度地发挥轴承的工作潜力，提高经济效益[3]。
由此可见，为了提高机械设备的安全性、经济性对滚动轴承进行故障诊断是非常重要且有意义的。
一、BP神经网络BP神经网络的工作原理是信号从输入经神经元到输出的前向传播并且训练误差反向传播从而进行修正网络误差的三层或多层神经网络，这种网络处在处理各种处理各种线性或者非线性的问题的时候采用分布式的方式进行处理，在20世纪80年代有两位研究者Rumelhart和Mcclelland，以他们为首提出了多层前馈网络的反向传播学习算法简称BP算法。
利用神经网络算法的轴承故障诊断方法研究
利用神经网络算法的轴承故障诊断方法研究近年来，随着智能化技术的不断发展，利用神经网络算法进行轴承故障诊断已经成为了轴承诊断领域的一种重要方法。
随着轴承在现代工业中的重要地位，轴承故障的诊断和预测已经成为了一个颇受关注的问题。
一般地，轴承的故障往往会导致机器的停机事故，给企业带来了极大的经济损失。
因此，利用神经网络算法对轴承进行故障诊断和预测，已经成为一种经济、有效的手段。
一、神经网络算法的原理神经网络算法是一种仿生学的算法，其结构和人类的神经元网络相似，可以模仿人脑的工作方式，并具有自适应性和适应性。
神经网络算法通常由多个简单的神经元组成，每个神经元接受一组输入信号，并将这些信号传递到下一个神经元，直至输出层。
神经元的输出是由多个输入信号组成的函数的结果。
在轴承故障诊断中，神经网络算法的主要工作原理是利用训练样本集，对神经网络进行训练，使其可以对不同的故障模式进行识别和分类。
二、轴承故障的诊断轴承的故障通常表现为不同的振动信号，例如加速度、速度、位移等信号。
因此，在利用神经网络算法进行轴承故障诊断时，需要对这些振动信号进行采集和处理。
常用的采集方法有加速度传感器、速度传感器和位移传感器等。
采集的信号需要进行滤波和特征提取，以便进行分类和识别。
滤波和特征提取是信号处理中的两个重要步骤。
滤波是消除信号中噪声的过程，可以通过数字滤波器实现。
特征提取是从原始信号中提取有意义的特征，以便进行分类和识别。
常用的特征包括时域特征、频域特征和小波分析等。
三、神经网络的训练与应用在进行轴承故障诊断之前，需要利用已知的轴承故障实例来训练神经网络。
训练样本通常是一些已经被分类或标记的数据集合，例如正常轴承和故障轴承的振动信号。
在进行神经网络训练时，需要将训练样本输入网络中，并根据网络输出与目标输出之间的误差进行反向传播，调整网络的权重和偏置，使网络的输出逐渐趋近于目标输出。
一旦网络训练完成，就可以将其应用于新的数据集，以进行轴承故障的诊断和分类。
BP神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究
BP神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究作者：王尉旭周豪洪朝银来源：《无线互联科技》2024年第05期摘要：反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network ，BPNN）是一种深度学习模型，在各个领域都有重要应用。
文章以滚动轴承故障诊断为例，探讨了BP神经网络在其中的应用。
文章通过运用及优化BP神经网络，对凯斯西储大学提供的轴承故障数据加窗后进行离散傅里叶变换处理，再进行峰值特征提取，然后利用该数据进行神经网络模型的学习和预测，构建了一个能够准确预测轴承故障类型的网络模型。
该模型能够提高轴承故障诊断的效率和准确性，具有重要的实用价值。
关键词：BP神经网络；故障诊断；滚动轴承中图分类号：TP183；TP277文献标志码：A0 引言随着科技的飞速发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，为人类社会带来了前所未有的变革。
作为人工智能领域的重要分支，神经网络的研究和应用备受关注。
当前数据处理领域存在诸多复杂的非线性问题，在工业领域中，滚动轴承的故障诊断就是一个典型的例子。
这些非线性问题往往很难通过传统的数据处理方法去解决，因为传统的数据处理方法无法很好地捕捉数据之间复杂的非线性关系，而神经网络技术就在其中发挥了重要的作用。
例如BP神经网络，以其强大的映射能力和自学习能力，为解决许多复杂的非线性问题提供了有效途径。
本文旨在探讨BP神经网络的技术原理和应用，通过深入剖析其基本原理和算法，揭示其内在的规律和特点，并介绍了BP神经网络的应用。
以滚动轴承故障诊断为例，本文对BP神经网络在工业领域的应用效果和优势进行了研究，为相关领域的研究和实践提供支持。
1 BP神经网络原理BP神经网络的基于反向传播算法，是一种自动调整神经网络权重的方法，通过每个神经元的输出误差调整神经网络中的权重，以达到最佳的输出结果。
与其他前馈神经网络不同，BP神经网络能够自动提取输入和输出数据之间的“合理规则”，并自适应地将学习内容记忆于网络的权值中［1］。
人工神经网络在海上风力发电用轴承故障诊断中的应用研究
人工神经网络在海上风力发电用轴承故障诊断中的应用研究随着可再生能源的迅速发展和海上风电厂建设的广泛推广，海上风力发电已成为全球范围内的重要能源来源。
然而，由于海洋环境的严酷和轴承作为关键部件的高负荷工作条件，轴承故障频繁发生，并严重影响海上风电站的性能和可靠性。
因此，提高海上风力发电用轴承故障诊断的准确性和效率，对于确保海上风电站的安全运行和降低维护成本具有重要意义。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）作为一种模拟人脑神经网络的计算模型，具有强大的非线性拟合能力和自适应性，因此被广泛应用于海上风电用轴承故障诊断领域。
本文将针对这一研究进行综述，并探讨人工神经网络在该领域中的应用。
首先，人工神经网络可以通过训练数据集，学习轴承故障的特征，从而实现准确的滚动轴承故障诊断。
训练数据集通常包含轴承在正常和故障工况下的振动信号，通过预处理和特征提取等方法，将振动信号转化为输入神经网络的特征向量。
然后，通过人工神经网络的训练过程，可以得到一个针对轴承故障的预测模型。
当新的振动信号输入到该模型时，可以通过前向传播算法实现轴承故障的自动诊断。
其次，人工神经网络可以用于多类别轴承故障的诊断。
在实际应用中，轴承的故障类型通常包括滚珠故障、滚道故障、保持架故障等。
传统的故障诊断方法往往需要借助多个专家知识或者分类器来实现多类别故障的识别。
然而，人工神经网络可以直接将多类别故障诊断问题转化为一个多输出的分类问题，通过调整网络结构和参数，实现对不同故障类型的同时诊断。
此外，人工神经网络还可以与其他技术手段相结合，提高轴承故障诊断的准确性和可靠性。
例如，将人工神经网络与小波变换相结合，可以实现对轴承故障信号的特征提取和频域分析，从而增强故障特征的鲁棒性和辨识能力。
另外，结合模糊逻辑和遗传算法等优化方法，可以进一步提高人工神经网络的性能，并实现对轴承故障的更精确诊断。
需要注意的是，人工神经网络在海上风力发电用轴承故障诊断中的应用研究还存在一些挑战。
基于卷积神经网络的小样本滚动轴承故障诊断方法研究
基于卷积神经网络的小样本滚动轴承故障诊断方法研究基于卷积神经网络的小样本滚动轴承故障诊断方法研究摘要：随着工业领域的发展，滚动轴承作为重要的机械元件扮演着关键的角色。
然而，轴承故障的及时检测和诊断一直是工程师们面临的挑战。
本研究旨在通过使用卷积神经网络（CNN）来开发一种基于小样本的滚动轴承故障诊断方法，以提高轴承故障的检测准确性。
1. 引言滚动轴承作为机械设备中最常见的一种零部件，广泛应用于各种机械装置中。
然而，由于工作环境的复杂性和长期使用的磨损，轴承很容易发生故障，导致设备的故障和停机，进而带来重大经济损失。
因此，轴承故障的及早检测和诊断对于保障设备的正常运行至关重要。
2. 相关工作过去的研究主要采用传统的特征提取方法和机器学习算法来进行轴承故障的诊断。
然而，这些方法需要大量的样本数据以训练模型，并且对于小样本的情况表现欠佳。
而卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，具有自动学习特征的能力，可以通过少量的样本训练出高准确性的模型，因此在滚动轴承故障诊断中具有潜力。
3. 数据采集和预处理在本研究中，我们使用传感器采集到的轴承振动信号作为输入数据。
首先，对原始信号进行频谱分析，提取频域特征。
然后，通过滑动窗口法将信号划分为多个时间序列片段，并将其转化为图像形式作为CNN的输入。
4. 卷积神经网络模型本研究中设计了一个包含多个卷积层和全连接层的CNN架构。
卷积层用于提取输入图像的局部特征，而全连接层则将提取的特征进行分类和识别。
通过反向传播算法进行训练和优化，以达到准确预测轴承故障的目的。
5. 实验结果和分析我们在一个小样本数据集上进行了实验验证。
结果表明，基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法在小样本情况下具有较高的准确性和可靠性。
与传统的特征提取方法相比，该方法在滚动轴承故障诊断中具有更好的表现。
6. 结论本研究成功地开发了一种基于卷积神经网络的小样本滚动轴承故障诊断方法，证明了其在轴承故障诊断中的有效性。
基于神经网络的轴承故障诊断方法
。
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人 工 神 经 网 络 的 研究 在 世 界 范 围 内 受 到 了 极 大 的 重 视
,
。
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并 在 许 多 领 域 得到 了
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但 神经 网 络在 机 械 设 备 故 障诊 断 领 域 的 应 用 研究 得 还 比较 少 本 文 研 究 了基 于
BP
已 有 的 成 果 也 多 局 限于 并
理论 探 索 阶段
摘要
:
研 究 了 基 于 神 经 网 络 的 轴承 故 障 诊 断 方 法
,
、
应 用于球 轴 承
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圆 锥 轴 承 和圆 柱 轴 承 在
.
轴 承疲 劳 试脸 机 上 实 际 运 行 产 生 的 各 种 真 实 故障 的 诊 断
结果表 明 :
,
该 方 法 具有 较 好 的 效 果
关键 词
:
故 障诊 断
:
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网 络 的 学 习过程 包括正
,
向传 播 和 反 向 传播
在 正 向 传播 过 程 中
输 人 信 息 从 输人 层 经 隐 层 加 权处理 传 向 输 出 层 若 有误 差 减 小误 差 则 误 差 反 向 传播
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基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断
基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断徐强;刘永前;田德;张晋华;龙泉【摘要】滚动轴承故障诊断是提高设备利用率、降低运行及维护成本关键。
最小二乘支持向量回归机为有效的故障诊断方法，为解决其参数选取受限于主观经验问题，将萤火虫群算法用于惩罚系数C与核参数σ寻优，提出基于萤火虫群算法优化最小二乘支持向量回归机的滚动轴承故障诊断方法。
实验结果表明，该方法能对滚动轴承故障位置及程度进行准确诊断，与常规最小二乘支持向量回归机、BP神经网络相比精度更高，由此验证该方法的可靠性。
%Fault diagnosis of rolling bearings is the key to improve equipment availability and reduce operation and maintenance cost.Least square support vector regression (LSSVR)is an effective method for fault diagnosis.Here,the glowworm swarm optimization (GSO)algorithm was applied to search the optimal combination of penalty and kernel parameters often restricted by subjective experience in LSSVR.A rolling bearing fault diagnosis method using LSSVR based on GSO was proposed.Tests showed that the presented method can be used to precisely diagnose both fault location and fault severity of rolling bearings,it has a higher accuracy compared with the normal LSSVR and BP neural network, so the reliability of the proposed method is verified.【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2014(000)010【总页数】5页(P8-12)【关键词】滚动轴承;故障诊断;最小二乘支持向量回归机;萤火虫群算法【作者】徐强;刘永前;田德;张晋华;龙泉【作者单位】华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室，北京 102206;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室，北京 102206;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室，北京 102206;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室，北京 102206;中国大唐集团新能源股份有限公司试验研究院，北京100068【正文语种】中文【中图分类】TP277滚动轴承在旋转机械中应用最广，其运行状态直接影响整台机器的精度、可靠性及寿命[1]。
IDCGAN及其在滚动轴承故障诊断中的应用
IDCGAN及其在滚动轴承故障诊断中的应用
晁阁;杨宇;王平;王健
【期刊名称】《机械设计与制造》
【年(卷),期】2022()6
【摘要】目前以人工神经网络为代表的模式识别方法已被广泛应用到故障诊断领域,但这些方法通常需要大样本数据进行模型训练,而工程实际中通常存在数据不足的情况。
因此需要合适的方法进行小样本情况下的故障诊断。
深度卷积生成对抗网络能够实现样本生成。
它不仅提高了对数据的学习能力,还对网络设定了一连串的限制,增加了网络的稳定性和收敛性。
但其存在着训练不稳定和生成样本质量不高的问题。
对深度卷积生成对抗网络进行了改进,提出了一种改进的深度卷积生成对抗网络(Improved-deep Convolutional Generative Adversarial Networks,简称IDCGAN)然后运用到滚动轴承故障诊断中。
实验信号分析结果表明了该方法的有效性。
【总页数】6页(P54-58)
【作者】晁阁;杨宇;王平;王健
【作者单位】湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;中国航发湖南动力机械研究所;中国航空发动机集团航空发动机振动技术重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TH16;TH113
【相关文献】
1.多分类边界支持矩阵机及其在滚动轴承故障诊断中的应用
2.改进多线性主成分分析网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用
3.改进Autogram及其在滚动轴承故障诊断中的应用
4.LMD方法在滚动轴承故障诊断中的应用
5.一维多尺度卷积神经网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用
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第 ５ １ 卷第 ７期 ２ ０１ ５ 年 ４ 月
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Ｖｏ １ ． ５１ Ａｐ ｒ ．
Ｎ Ｏ． ７ ２０１ Ｉ ＣＡＬ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ
ＤｏＩ： １ ０ ． ３９ ０１ ， Ｊ Ｍ Ｅ． ２ ０１ ５ ． ０ ７． ０ ９９
算法下易陷入局 部极 值点、收敛速度慢 的问题 。但在应用于神经 网络 时其参 数选 取缺乏有效依据或经验公式 ， 参数取值不 当
时 ，萤火虫神 经网络的训练误差无法有 效收敛 、种群个 体之间协 同寻优功能 易失效 。因此，提 出一种双层萤火虫 改进 算法 对 其参数进行选取 。用 Ｕ Ｃ Ｉ数据及轴承故 障试 验对算法进行验证 ，结果表 明，应 用所提方法后萤火虫神经 网络 的训练 误差收 敛 值显著减小 ，并且在训练效率 、故 障识 别率方面均优于 Ｂ Ｐ神经网络 、遗传神经 网络 、粒子群神 经网络。
关键词 ： 萤火虫算法 ；神经 网络 ；参数选择 ；故 障诊断 中图分类号 ：Ｔ Ｐ ２ ７ ７
Ａ Ｆｉ ｒ ｅ ｌｙ ｆ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ａ ｎｄ Ｉ ｔ ｓ Ａｐｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｂｅ ａ ｒ ｉ ｎｇ Ｆａ ｕ ｌ ｔ Ｄｉ ａ ｇ ｎｏ ｓ ｉ ｓ
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一
种 萤火 虫神经 网络 及在轴承故 障诊 断 中的应用牵
李巍华 翁胜龙 张绍辉
ｆ 华 南理 工 大学 机械 与汽 车 工程 学 院 广州 ５ １ ０ ６ ４ ０ ）
摘要：萤火虫算法作为 一种群 体智能算法 ， 具有 良好的全局 寻优特性 ， 可用 于解 决神 经网络在反向传播（ Ｂａ ｃ ｋ ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｂ Ｐ ）