基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计
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。
基于BP神经网络的滚轴承故障判断模型
基于BP神经网络下轴承故障检测摘要减速器的主动轴滚动轴承的4个特征参数作为BP神经网络的输入，并用BP算法对该网络进行训练，利用神经网络的智能性来判断轴承所属的故障类型，仿真结果表明，该方法实用有效。
关键词：BP神经网络故障模型一、问题重述利用BP神经网络对石油钻井的绞车及传动机组滚动轴承进行故障诊断，能够在轴承早期故障时发出预警信号，提前对将要发生故障的轴承进行维修或更换，缩短停工停产时间和减少维修费用，从而使石油生产损失减少到最低，保证石油生产顺利安全进行。
选取某型减速器的主动轴滚动轴承的4个特征参数，包括均方根值、峭度、问题一：选用一种训练较好的网络对检验样本进行识别，使得诊断效果最好? 二、符号说明n:神经元个数；p:隐层的神经元个数;m:输出层神经元个数三、模型假设1、假设第四组为检验样本，其余各组为训练样本四、模型建立与求解4. 1确定网络结构模型采用3 层BP 神经网络,输入层为4个节点,对应于均方根值、峭度、谐波指标、SQ参数4 个特征向量,隐层节点数的选取目前尚无理论依据[1],可根据经验或通过训练学习后,考虑网络的学习次数和识别率综合比较后选定,本文选用隐层节点数为8 ,输出层节点数为4 ,对应于轴承的5 种故障类型,轴承各种故障类型的期望输出为:正常(0 ,0 ,0，0) ,外圈故障(1 ,0 ,0，0) ,内圈点蚀(0 ,1 ,0，0) ,滚珠点蚀(0 ,0 ,1，0)，保持架（0，0,0,1）. BP 神经网络的最终结构为N (4 ,8 ,4) .神经网络结构如下图所示:图4.14. 2 训练网络用于神经网络训练的样本集必须满足2 个要求:样本集要足够大, 样本集的大小对神经网络的识别能力有很大的影响, 样本集越大, 诊断的准确度就越高;样本集必须包含轴承各类故障的典型样本,即要求训练样本集完整. 本文选用的样本数据来自实验数据,抽取9 个典型样本组成了训练样本 ,BP 神经网络的部分训练样本如表1所示. 在Matlab环境下,选用以下训练参数:学习率0.01 ;训练步数5000 ;训练目标误差0. 00001 ;采用Levenberg Marquardt算法对BP 神经网络进行训练,从训练误差变化曲线可以看出Levenberg Marquardt 算法具有较快的收敛速度. 训练后的BP 神经网络就是轴承的故障识别网络.4. 3检验网络用训练好的网络对检验样本进行识别,神经网络对轴承检验样本进行诊断的输出结果如表4所示,可以看出,训练样本的预测值和目标值十分接近，通过检验样本我们可以发现检验样本的预测值可用来判断轴承的故障类型，神经网络能根据所测的数据准确地判断轴承的故障类型,说明神经网络具有很强的识别能力,诊断效果良好.表4 ：五、模型评价轴承是机械系统中重要的支承部件,轴承故障诊断是一个非常复杂的问题,轴承受安装位置、运行环境等因素的影响,其故障与征兆间的关系不是很明确,而BP 神经网络模型具有较强的自学习、自适应、联想记忆及非线性模式识别的能力[2], 特别适用多故障、多征兆等复杂模式的识别. 本文通过对轴承的振动信号进行处理计算,提取有用的无量纲特征参数作为神经网络的输入,实验结果表明,利用BP 神经网络对滚动轴承故障模式进行识别是可靠和有效的.六、文献[1]胡婧,杨曙年.基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].机械与电子，2006（4）:11[2]褚蕾蕾,陈绥阳,周梦.计算智能的数学基础[M].北京:科学出版社,2002.七、附录附录一：clear;clc;Pa=[0.64 1.37 0.71 0.78;0.68 1.31 0.64 1.31;0.91 1.35 0.75 1.59;0.69 1.38 0.68 0.9;8.24 2.23 0.99 2;2.01 1.65 0.94 4.39;0.93 1.33 0.73 1.54;3.89 2.01 0.88 20.1;1.65 1.66 0.9 4.48 ;1.35 1.39 0.952.89]';%Ta=[zeros(4,4);1 0 0 0;0 1 0 0;0 0 1 0;[zeros(3,3) ones(3,1)]]';t1=[0 0 0 0]';t2=[1 0 0 0]';t3=[0 1 0 0]';t4=[0 0 1 0]';t5=[0 0 0 1]';T=[t1 t1 t1 t2 t3 t4 t5 t5 t5];P=Pa(:,[1:3,5:10]);%Pa(:,[1:3,5:10]);Ptest=[Pa(:,4)];Ttest=[t4];net=newff(minmax(P),[5,4],{'tansig','logsig'},'traingd');%创建一个BP前馈神经网络net.trainParam.lr=0.01;%设置网络训练学习率net.trainParam.epochs=5000;%设置网络训练迭代步net.trainParam.goal=1e-5;%设置网络训练误差精度net=train(net,P,T);%训练BP神经网络Y=sim(net,P)%对训练好的BP神经网络进行仿真Ytest=sim(net,Ptest)隐层阈值-12.3669-2.76820.1338-14.12100.80620.0716-0.46816.7292输出阈值2.6640-1.2480-1.0804-3.5142。
基于ARIMA和BP神经网络的高速列车轴承温升预测方法研究
基于ARIMA和BP神经网络的高速列车轴承温升预测方法研究基于ARIMA和BP神经网络的高速列车轴承温升预测方法研究随着高速列车的不断发展，轴承温升问题成为制约列车安全运行的关键因素之一。
因此，需要研究一种有效的预测方法，以提前发现和解决轴承温升问题。
本文将结合ARIMA和BP神经网络的方法，对高速列车轴承温升进行预测。
首先，介绍ARIMA模型的原理。
ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，可用于预测未来时间点的数值。
ARIMA模型包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分。
通过对历史数据的分析，可以确定ARIMA模型的参数，从而进行未来数值的预测。
其次，介绍BP神经网络的原理。
BP神经网络是一种经典的人工神经网络模型，具有较强的非线性建模能力和逼近能力。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过反向传播算法对模型进行训练，以实现对未知数据的预测。
在实际应用中，ARIMA模型和BP神经网络模型可以相互结合，形成一种联合预测模型。
具体方法如下：首先，使用ARIMA模型对历史数据进行建模，得到相应的模型参数。
然后，将历史数据的特征作为输入，将轴承温升作为输出，构建BP神经网络模型。
接下来，将ARIMA模型与BP神经网络模型进行联合，采用BP神经网络模型的预测结果作为ARIMA模型的输入，进行温升的进一步预测。
最后，对比预测结果与实际值，评估模型的准确性和泛化能力。
论文提出的联合预测方法的优点在于充分发挥了ARIMA模型和BP神经网络模型的优势。
ARIMA模型能够很好地分析时间序列数据的趋势和周期性，对温升变化规律进行建模；而BP神经网络模型能够更好地处理非线性关系，提高预测精度。
因此，将两者结合起来，可以充分利用两种模型的优点，提高轴承温升的预测准确性。
实验结果表明，该联合预测模型在高速列车轴承温升预测方面取得了较好的效果。
与传统的单一模型相比，联合模型具有更高的预测准确性和泛化能力。
基于多尺度卷积神经网络的轴承剩余寿命预测
No. 10Ocr.2020第10期2020年10月组合机床与自动化加工技术Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Techninue文章编号 #1001 -2265（2020）10 -0168 -04DOI ：10.13462/j. cnkA mmtwnf 2020.10. 040基于多尺度卷积神经网络的轴承剩余寿命预测*孙鑫2,孙维堂1（1.中国科学院沈阳计算技术研究所，沈阳110168；2.中国科学院大学，北京100049）摘要:针对滚动轴承剩余寿命难预测的情况，在分析了轴承原始信号特征提取困难的基础上，提出 了基于多尺度卷积神经网络的轴承剩余寿命预测方法。
该方法将原始振动加速度信号作为输入， 依次经过浅层特征提取模块、深层特征提取模块、数据融合模块和输出模块这4部分进行处理，最 后输出预测的剩余寿命。
同时提出了一种新型的改进均方误差作为网络的损失函数，取得了较好 的效果。
通过对轴承寿命预测实验的测试数据进行预测分析，该方法能够有效的预测轴承的剩余寿命。
关键词：多尺度;卷积神经网络;轴承;剩余寿命;损失函数中图分类号:TH113 :TG502 文献标识码：AResearch on Remaining Life Prediction of Bearing Based on Multi-scaleConvolution Neural Network SUN XA 1'2 ,SUN WeiAang 1(1. Shenyang Institute of Computing Technolocy , Chinese Academy of Science , Shenyang 110168, China ；2. China University of Chinese Academy of Sciences , Beijing 100049, China )Abstrach : It is dbfbuit to predict the remaining life of rolling bearings , because the original signal charac-herishicsofro ing bearingsarenohobvious , amehhod forprediching hheremaining ifeofbearingsbased on multi-scale convolutional neural nethorks has been proposed. This method tales the original vibration ac- ceerahion signa1asinpuh , and hhen proce s esihhhrough fourparhs ： sha 1owfeahureexhrachion modu e , deepfeahureexhrachion modu e , dahafusion modu eand ouhpuhmodu e , fina 1y ouhpuhshheprediched remaining lbe. At the same time , an improved mean square error was proposed as a los s function , which achieved good results. By predicting and analyzing the test data of the bearing life prediction experiment , thb meths od can &f chiv&ly pr&dichhh&r&maining lif ofhh&bå.Key worde ： mulhiscal ； convoluhionaln&uraln&hwork ； bå ； r&maining lif ； lo s funchion0引言当今社会科技不断进步，数控行业快速发展,为了 满足生产的需求,机械设备需要不停的运转,然而设备 的长时间运行会出现老化的现象，滚动轴承作为机械 设备最重要的零件之一，老化现象尤其显著，所以建立 滚动轴承剩余寿命预测模型，实时的评估轴承的损坏 程度,根据机械的使用要求，及时制定轴承维修策略, 对保证机械设备健康稳定运行具有重要的意义％目前,许多专家学者对滚动轴承的剩余寿命预测 技术进行了研究，雷亚国等⑴从轴承原始振动信号中 提取大量特征，然后经过特征选择和融合获得新的特 征指标，采用粒子滤波的方式预测轴承的剩余寿命。
基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计
基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计宁武龙;刘桓龙;彭卫池;柯坚;于兰英【期刊名称】《现代机械》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】基于BP神经网络原理,利用轴承空载和负载运行下的各参数建立轴承剩余寿命的预测模型.在MATLAB中对轴承数据样本进行学习与训练,获得较精确的BP神经网络结构的权值和阈值,根据BP神经网络算法编写m函数文件,在MATLAB中生成COM组件.用Visual Basic 6.0编写的系统软件界面,在界面中调用COM组件中的DLL文件.解决算法优化和模块间调用等问题,成功开发出轴承寿命预测系统,用于机电产品的质量控制管理.【总页数】4页(P7-10)【作者】宁武龙;刘桓龙;彭卫池;柯坚;于兰英【作者单位】西南交通大学机械工程学院,四川成都610031;西南交通大学机械工程学院,四川成都610031;深圳市广安消防装饰工程有限公司广州公司,广东广州510610;西南交通大学机械工程学院,四川成都610031;西南交通大学机械工程学院,四川成都610031【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于相关系数和BP神经网络的轴承剩余寿命预测 [J], 邱晓梅;隋文涛;王峰;张洪波;金亚军2.基于特征分析的BP神经网络轴承剩余寿命预测 [J], 叶国文;赵转哲;刘永明;付磊;张师榕3.基于特征分析的BP神经网络轴承剩余寿命预测 [J], 叶国文;赵转哲;刘永明;付磊;张师榕4.Spark平台下基于优化BP神经网络模型的接触疲劳剩余寿命预测 [J], 刘致远;刘渊博;杨峰;鲁凯旋;刘妤5.Spark平台下基于优化BP神经网络模型的接触疲劳剩余寿命预测 [J], 刘致远;刘渊博;杨峰;鲁凯旋;刘妤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于神经网络的球轴承剩余寿命预测
基于神经网络的球轴承剩余寿命预测一、本文概述随着工业自动化的快速发展，滚动轴承作为旋转机械中的关键部件，其运行状态直接影响到整个机械系统的性能和安全性。
因此，对球轴承的剩余寿命进行准确预测，对预防设备故障、提高生产效率和维护设备安全具有重要意义。
近年来，随着和深度学习技术的兴起，神经网络模型在寿命预测领域展现出了强大的潜力和优势。
本文旨在探讨基于神经网络的球轴承剩余寿命预测方法，旨在为工业界和学术界提供一种新的、有效的预测工具。
本文首先介绍了球轴承剩余寿命预测的背景和重要性，指出了传统预测方法存在的问题和挑战。
接着，详细阐述了神经网络的基本原理和常用模型，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，并分析了它们在球轴承寿命预测中的适用性。
在此基础上，本文提出了一种基于神经网络的球轴承剩余寿命预测模型，并详细介绍了模型的构建过程、训练方法和评估指标。
通过对比实验和案例分析，本文验证了所提模型的有效性和优越性。
实验结果表明，该模型能够准确预测球轴承在不同工况下的剩余寿命，且预测结果具有较高的精度和稳定性。
本文还讨论了模型在实际应用中可能面临的挑战和解决方案，为未来的研究提供了有益的参考。
本文研究了基于神经网络的球轴承剩余寿命预测方法，为设备维护和管理提供了一种新的解决方案。
本文的研究成果不仅有助于推动神经网络在寿命预测领域的应用和发展，也为工业界和学术界提供了一种有效的工具，有助于提高生产效率和设备安全性。
二、神经网络基础知识神经网络，又被称为人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），是一种模拟人脑神经元连接和通讯方式的计算模型。
它的基础在于构建一个由大量简单处理单元（即神经元）相互连接而成的网络，每个处理单元接收输入信号，经过一定的计算后输出信号到下一个处理单元，最终得到整个网络的输出结果。
神经网络具有强大的自学习和自适应能力，能够从大量数据中学习并提取出有用的信息。
基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断与剩余寿命预测研究
基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断与剩余寿命预测研究基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断与剩余寿命预测研究摘要：滚动轴承是旋转机械中重要的关键部件，其故障会导致设备的停机和生产能力的降低。
因此，准确地进行滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测对于机械设备的可靠运行和维护具有重要意义。
本研究基于卷积神经网络（CNN），以滚动轴承振动信号为输入，提出了一种滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测方法，通过对振动信号的特征提取和模式识别，实现对滚动轴承的故障诊断和剩余寿命预测。
1. 引言滚动轴承在工业领域中被广泛应用，负责承受旋转机械的载荷。
然而，由于工况环境的复杂性和长时间运行，滚动轴承会遭受各种故障，例如疲劳裂纹、松动、外环和内环损伤等。
如果轴承故障未及时发现和处理，将会导致严重后果，如设备损坏、生产停滞和经济损失。
因此，滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测的研究具有重要的实际意义。
2. 相关工作在滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测的研究中，传统的方法主要依赖于特征提取和模式识别。
常用的特征包括时域特征、频域特征和小波包特征。
然而，传统方法在处理大量数据时存在计算复杂度高和特征提取不充分的问题。
近年来，深度学习技术的发展为滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测提供了一种新的思路。
3. 方法本研究基于卷积神经网络（CNN），选择了滚动轴承的振动信号作为输入数据。
首先，对振动信号进行预处理，包括去噪和滤波。
然后，通过卷积层和池化层等操作，提取振动信号的时域和频域特征。
接下来，设计合适的网络结构，将提取得到的特征输入到卷积神经网络中进行训练。
最后，通过训练好的模型，实现滚动轴承故障的诊断和剩余寿命的预测。
4. 实验结果与分析本研究在大量的滚动轴承振动信号数据集上进行实验，并与传统方法进行了比较。
结果表明，基于卷积神经网络的方法在滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测上具有较高的准确率和鲁棒性。
同时，相比于传统方法，基于卷积神经网络的方法具有更好的特征提取能力和数据处理效率。
基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法初探设计
摘要滚动轴承是机械设备中最常见、应用最广泛的零部件之一，其运行状态对整个设备的工作状态、生产过程都有直接影响。
因此对轴承的故障诊断具有非常重要的意义。
本文以机械设备滚动轴承故障诊断问题为背景，针对传统的时频分析方法难以全面反映故障信息的缺陷，探讨了BP(Back Propagation,反向传播)神经网络技术在滚动轴承故障诊断中的应用。
选取滚动轴承三种故障类型（内圈故障、外圈故障、滚动体故障）下的轴承振动数据，经小波包三层分解后得到8组能量特征值，作为人工神经网络的输入层的输入，然后根据神经网络的原理，设置BP神经网络隐含层、输出层的相关参数，设计完成神经网络的结构模型。
最后在Matlab软件平台上对所构建的网络进行训练，得到训练误差曲线，再在训练完成的神经网络上进行测试和仿真，得出仿真结果正确率。
通过一系列的训练、测试和仿真可以看出，本文构建的BP神经网络结合对隐含层神经元参数的不同设置，得到不同的训练误差曲线，均具有良好的收敛性，在测试、诊断过程中，能够根据输入值快速、准确地识别出滚动轴承的故障类型，且具有较高的正确率。
与传统方法相比，将BP神经网络应用到滚动轴承的故障诊断问题中，具有全面、快速、准确等特点，能够更全面的体现轴承的故障信息，具有显著的优越性。
关键词：滚动轴承；故障诊断；BP神经网络；能量特征值AbstractThe rolling bearing is one of the most common and widely used components in the mechanical equipment. Its operating state has a direct impact on the entire working status of equipment and the production process. Therefore, the monitoring and diagnosis of the rolling bearing has a very important significance. The bearing fault diagnosis technology is often based on time-frequency analysis. These methods are restricted in many ways, which causes a lot of state detecting missed. This paper is based on the research of the rolling bearing fault diagnosis of the mechanical equipment, and focus on the BP neural network technology application in the problem.The rolling bearing vibration data of three fault patterns (inner-race fault, out-race fault and rolling element fault) are chosen in this paper, and it is adopted that taking eight energy components decomposed by wavelet packet as the ANN (artificial neural network) input vector.Then, according to the ANN theory, set hidden layer and output layer parameters of the BP neural network and design the structure of the neural network model for rolling bearing fault diagnosis. At last, train the network on Matlab and get the training error curve, then test and simulate the network and calculate the correct rate of the simulation results.Through a series of training, testing and simulation process, it can be seen that the BP neural network method, which is applied to the rolling bearing fault diagnosis, can get different training error curves, combined with different set of parameters of the neurons in the hidden layer. All the curves have good convergence. In the test and diagnostic procedures, the network can identify different fault patterns quickly and accurately depending on the input data, at the same time it has a higher accuracy rate. The BP neural network method is more accurate, practical and it has a higher diagnostic accuracy rate compared with ordinary methods. So it surely has broad application prospects.Key Words：Rolling bear, Fault diagnosis, BP neural network, Energy components目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)1 绪论 (1)1.1 论文背景与意义 (1)1.2 论文研究现状 (1)1.3 论文的研究内容与目标 (1)2 滚动轴承故障特征 (2)2.1 滚动轴承的基本结构 (2)2.2 滚动轴承的失效形式和故障类型 (2)3 BP神经网络 (3)3.1 人工神经网络概述 (3)3.2 BP神经网络 (3)3.3 BP算法的缺陷及其改进算法 (4)3.3.1 BP算法的缺陷 (4)3.3.2 BP算法的改进算法 (4)4 基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断 (6)4.1 小波包分解与故障数据筛选 (6)4.1.1 小波包分解方法 (6)4.1.2 故障数据筛选 (8)4.2 滚动轴承故障诊断神经网络的设计及参数设置 (9)4.2.1 Matlab神经网络工具箱 (9)4.2.2 BP神经网络的建立及参数设置 (10)4.2.3 BP神经网络的训练 (11)4.2.4 BP神经网络的测试仿真 (15)结论 (16)致谢 (17)参考文献 (18)1 绪论1.1 论文背景与意义滚动轴承一直是各种机械中应用最广泛的通用部件，其运行状态直接影响整台机器的性能、寿命、功能和效率，由于轴承的疲劳损伤、磨损、腐蚀及操作不当而产生的故障，轻则影响机械设备的正常运行，重则带来巨大的生命和财产损失。
基于神经网络的轴承故障预测模型
海 军航 空 工 程 学 院 学报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｎａ ｖ ａ ｌ Ａｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ａｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
２ ０１ ５
第３ ０ 卷 第３ 期
步 提 高生产 效 率 以增 加 利润 ， 减少 维修 成本 ， 提高设 备 内在 的 可用 性 、 安 全 性 等方 面 ， 上 述 策 略 明显 不
足。如何开展故 障预测 ， 成 为近年来视情维修／ 故 障预 测 与健康管理研究 者一 直致力的研究方 向 。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
故 障预测作 为视情维修 这一概 念 中的关 键技术 ，
１ ． １ ＢＰ 神 经 元
图２ 为Ｂ Ｐ神经 网络 中一 个神 经元 的结 构 。其
素， 从 而估 计 系统 的剩余 寿命 。主要 预测模 型 有 ： 基 于Ａ Ｒ ＭＡ过 程 的预测模 型 】 ， 基 于贝 叶斯 的故 障预
测模型 ” １ ， 基 于马尔科 夫模 型 的预测方法 ［ １ ６ － １ ７ １ 等 。近
摘
要： 利用 在故障预测领域广泛 应用 的神经 网络模 型 ， 对轴承监测数据 的特 征提 取与建模 ， 挖掘 出监 测数据与剩
余 寿命间 内在关联 ， 从而对轴 承剩余 寿命 做 出评估 。在轴承全 寿命数据 的实际实验 中， 证实 了该模 型的有效性 。
关键词 ： 故 障预测 ； 神经 网络 ； 状态 监测 中图分类号 ： Ｔ Ｂ１ １ ５ ． ２ 文献标志码 ： Ａ
可通过 运行状态 或运行 环境监测 ， 根据 系统 当前 的运 行状 态及 历史 数据 ， 对 系统 的健 康状 态预 先估 计 ， 得 出系统 的剩余 寿命 评估 。故 障预测 的 主要方 法大 体 可 以分为 ２ 类： 基 于失效 物理 的故 障预测模 型及 基于
基于关系网络的轴承剩余使用寿命预测方法
基于关系网络的轴承剩余使用寿命预测方法赵志宏 1, 2张 然 2孙诗胜2摘 要 针对轴承全寿命周期数据获取困难、训练样本少的问题, 提出一种基于关系网络的轴承剩余使用寿命(Remain-ing useful life, RUL)预测方法. 关系网络是一种基于度量的元学习方法, 在少量训练样本下, 具有快速学习新任务的优点.设计了一种基于关系网络的轴承健康评估模型, 利用关系网络的嵌入模块提取轴承状态特征, 利用关系模块度量轴承状态特征之间的相似性, 基于相似性构建轴承健康指标(Health indicator, HI); 对健康指标进行Savitzky-Golay 滤波平滑处理, 降低振荡对预测结果的影响; 最后利用线性函数对健康指标进行拟合, 得到轴承RUL 预测值. 为验证所提方法的有效性, 在PHM2012轴承实测数据集上进行实验. 结果表明, 所得健康指标能够反映轴承的退化趋势, 所得RUL 预测结果与空间卷积长短期记忆神经网络 (Convolutional long short-term memory neural network, ConvLSTM)、Transformer 、循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)、卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN) + 长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM )、编码器−解码器(Encoder-decoder) + 注意力机制 (Attention mechanism)方法相比, 误差百分比分别减少了1.67%, 3.40%, 9.02%, 13.71%, 30.48%. 该方法在少量训练样本的基础上可以取得较好的预测结果, 具有一定的应用价值.关键词 轴承, 剩余使用寿命, 健康指标, 关系网络, 元学习引用格式 赵志宏, 张然, 孙诗胜. 基于关系网络的轴承剩余使用寿命预测方法. 自动化学报, 2023, 49(7): 1549−1557DOI 10.16383/j.aas.c211195Bearing Remaining Useful Life Prediction Based on Relation NetworkZHAO Zhi-Hong 1, 2 ZHANG Ran 2 SUN Shi-Sheng 2Abstract To solve the problems of difficult acquisition of bearing life cycle data and few training samples, this study proposes a prediction method of bearing remaining useful life (RUL) based on a relation network. A relation network is a meta-learning method based on metric learning. It has the advantage of learning new tasks quickly with a few training samples. A bearing health assessment model based on relation network is designed. The embed-ded module of the relation network is used to extract the bearing state features, the relational module is used to measure the similarity between the bearing state features, and the health indicator (HI) of bearing is constructed based on the similarity. The health indicators were smoothed by Savitzky-Golay filter to reduce the impact of oscil-lation on the prediction results. Finally, the linear function is used to fit the health index, and the predicted value of bearing RUL is obtained. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments are conducted on the measured bearing dataset of PHM2012. The results show that the obtained health indicators can reflect the degrad-ation trend of the bearing. Compared with ConvLSTM (convolutional long short-term memory neural network),Transformer, RNN (recurrent neural network), CNN + LSTM (convolutional neural network + long short-term memory network), encoder-decoder + attention mechanism methods, the error percentages of the obtained RUL prediction results are reduced by 1.67%, 3.40%, 9.02%, 13.71%, and 30.48%, respectively. This method can obtain better prediction results based on a few training samples and has a certain application value.Key words Bearing, remaining useful life (RUL), health indicator (HI), relation network, meta-learningCitation Zhao Zhi-Hong, Zhang Ran, Sun Shi-Sheng. Bearing remaining useful life prediction based on relation network. Acta Automatica Sinica , 2023, 49(7): 1549−1557轴承是机械设备中必不可少的零部件之一, 广泛应用于各个工业领域, 其健康状态直接影响了机械设备的安全性与可靠性. 轴承在长期运转过程中,极易发生各种故障, 一旦发生故障, 轻则造成经济损失, 重则危害人类生命安全. 因此实现轴承故障预测与健康管理(Prognostics and health manage-收稿日期 2021-12-15 录用日期 2022-03-13Manuscript received December 15, 2021; accepted March 13,2022国家自然科学基金 (11972236, 11790282), 石家庄铁道大学研究生创新项目(YC2022056)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (11972236, 11790282) and Graduate Innovation Funding Project of Shijiazhuang Tiedao University (YC2022056)本文责任编委 董峰Recommended by Associate Editor DONG Feng1. 石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室 石家庄 0500432. 石家庄铁道大学信息科学与技术学院 石家庄 0500431. State Key Laboratory of Mechanical Behavior in TrafficEngineering Structure and System Safety, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang 050043 2. School of Information Sci-ence and Technology, Shijiazhuang Tiedao University, Shijia-zhuang 050043第 49 卷 第 7 期自 动 化 学 报Vol. 49, No. 72023 年 7 月ACTA AUTOMATICA SINICAJuly, 2023ment, PHM)显得尤为重要[1]. 目前, 针对轴承的PHM 技术主要包括实时状态监测[2]、故障诊断[3]、剩余寿命预测[4] 等. 其中, 构建能够描述轴承真实健康状态、量化退化趋势的健康指标(Health indicator, HI),并实现剩余寿命预测是PHM的关键技术之一.过去几年中, 很多学者致力于轴承剩余使用寿命(Remaining useful life, RUL)预测方法的研究,这些方法大致分为两大类: 基于模型驱动的方法和基于数据驱动的方法. 基于模型驱动的方法通过构建一个可以精确描述轴承退化过程的物理或数学模型来实现轴承RUL预测, 主要包括粒子滤波[5]、艾林模型[6]、韦布尔分布[7]等方法. 构建过程不仅需要经过一系列测量后的实际工程系统的参数, 还需要广泛的先验知识. 基于模型的方法虽然有助于预测机械退化的总体趋势, 但是在实际工业应用中, 特别是对于复杂的机械设备, 很难用简单的物理或数学模型精确地模拟其退化趋势. 随着智能传感技术与机器学习技术的快速发展, 工业生产中采集了大量的状态监测数据, 使得数据驱动的方法快速发展. 基于数据驱动的RUL预测方法根据大量轴承历史数据对退化特征进行建模, 主要分为3个步骤: 1) 数据采集; 2)健康指标构建; 3) RUL预测. 其中, 构建符合轴承退化趋势的健康指标是预测RUL 的核心, 直接影响预测准确性. Yang等[8]采用自组织映射(Self organizing maps, SOM)融合特征构建健康指标, 并引入缩放参数统一失效阈值, 最后利用粒子滤波器预测RUL. Hong等[9]采用小波包−经验模态分解进行特征提取, 然后利用SOM进行特征融合, 所得健康指标能够有效表示性能退化, 实现轴承RUL预测. 以上方法相较于均方根、峰值、熵等单一特征可以更有效地表示轴承退化趋势, 实现RUL预测. 但仍然需要手工选取特征, 依赖专家经验.随着Hinton等[10]提出深度学习理论以来, 一些学者利用深度神经网络强大的特征提取能力构建健康指标实现RUL预测. Guo等[11]选取6个相似性特征与8个经典时频特征相结合, 形成原始特征集, 然后利用单调性和相关性度量选择最敏感的故障特征, 通过循环神经网络(Recurrent neural net-work, RNN)构建健康指标实现轴承RUL预测. Chen等[12]提出了一种基于编码器−解码器(En-coder-decoder)和注意力机制(Attention mechan-ism)的RNN来构建健康指标, 然后通过线性回归方法预测RUL. 王久健等[13] 提出一种空间卷积长短期记忆神经网络(Convolutional long short-term memory neural network, ConvLSTM)的健康指标构建方法, 并利用粒子滤波器更新双指数寿命模型,实现RUL预测. 康守强等[14]通过改进稀疏自动编码器(Sparse auto encoder, SAE)对轴承振动信号进行无监督深层特征自适应提取, 将其作为轴承的性能退化特征, 并利用双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory network, Bi-LSTM)预测轴承RUL. 虽然深度学习方法在该领域中取得一定进展, 但依赖大量数据进行训练, 存在鲁棒性与泛化性较差的问题, 难以应用于工程实践. 元学习[15]能利用已学习的信息, 快速适应未学习的新任务, 使用少量训练样本即可得到较好的模型参数, 为解决上述问题提供了新视野. 因此, 元学习逐渐成为故障诊断领域中热门的研究方向之一.元学习主要包括学习度量空间、学习初始化和学习优化器等方法, 其中基于度量的元学习方法主要包含孪生网络[16]、匹配网络[17]、原型网络[18]以及关系网络[19]等方法. 孪生网络、匹配网络、原型网络均使用固定的距离度量方式实现小样本分类, 如欧氏距离、余弦距离等. 而Sung等[19] 提出的关系网络由嵌入函数与关系函数组成, 其中, 嵌入函数用于提取样本特征, 关系函数为卷积网络, 用于计算样本特征之间的相似性, 从而实现小样本分类. 由于关系网络是对度量方式进行直接学习, 实现对样本间距离的更准确的表达, 避免了人为选取度量方式的弊端. 起初, 关系网络应用于图像识别[20−21]任务中,随着进一步的发展, 很多学者将关系网络用于机械设备故障诊断中. Wu等[22]通过机械故障诊断迁移学习任务验证了关系网络在小样本学习中的优势.吕枫等[23]利用关系网络设计了一种伪标签学习策略, 进行样本集扩充, 实现半监督学习机械故障诊断.目前, 尚未见到利用关系网络进行寿命预测的论文, 本文利用元学习方法在少量训练样本下可以快速学习新任务的优点, 利用关系网络度量的特性,通过度量轴承运行状态与初始状态之间的相似性来进行剩余寿命预测, 提高寿命预测的准确性. 综上所述, 本文提出一种利用关系网络构建健康指标并进行RUL预测的方法. 首先通过关系网络的嵌入模块提取特征, 然后将初始状态特征与运行状态特征进行拼接, 通过关系模块计算两者的相似性, 完成健康指标构建. 最后对健康指标进行Savitzky-Golay滤波平滑处理, 并采用线性函数拟合方法预测轴承RUL. 实验结果表明, 基于关系网络模型所得的健康指标能够准确表示轴承性能退化趋势, 所得RUL预测结果与ConvLSTM、Transformer、RNN、卷积神经网络(Convolutional neural net-work, CNN) + 长短期记忆网络(Long short-term memory network, LSTM)、Encoder-decoder + At-tention mechanism等方法相比, 误差百分比分别减少了1.68%, 3.41%, 9.03%, 13.72%, 30.49%, 体现出关系网络在解决小样本问题中的优越性.本文的其余部分结构如下: 第1节介绍了关系1550自 动 化 学 报49 卷网络等相关知识; 第2节介绍了关系网络模型的结构以及基于关系网络的剩余寿命预测方法; 第3节在实测轴承全寿命周期数据集上验证所提方法的有效性, 并与其他方法进行对比; 第4节概述了本文所得结论和对未来的展望.1 相关知识1.1 关系网络关系网络最初用于小样本条件下的图像分类,与传统深度神经网络需要大量样本训练不同, 该网络能在少量训练样本情况下, 取得较好的图像分类结果.关系网络的结构如图1所示, 包含嵌入模块和关系模块, 是一种端到端的结构. 嵌入模块用来提取输入样本的特征; 关系模块用来度量两个特征之间的相似性, 得到关系得分.查询集支撑集特征拼接关系得分图 1 关系网络结构Fig. 1 Relation network structurex i x j f φ(·)x i x j 在关系网络中, 首先将支撑集样本与查询集样本 输入到嵌入模块 中, 得到样本 和 的特征向量F i F j x i x j f φ(·)φ式中, 和 为输入样本 和 的特征向量, 为嵌入模块, 为相应的参数.F i F j 然后, 通过拼接运算符Z将 和 拼接在一起, 计算式为F ijcon 式中, 表示拼接后的特征向量; Z (·,·)表示拼接运算符.F ijcon g ϕ(·)r ij 最后, 将拼接后的特征向量 输入到关系模块 中, 生成关系得分 , 即r ij x i x j g ϕ(·)ϕ式中, 表示与 之间的相似性, 为关系模块, 为相应的参数.损失函数采用均方误差(Mean square error,MSE), 计算式为r i,j x i x j r reali,j x i x j x i x j r reali,j 式中, 表示 和 之间的预测关系得分, 表示 和 之间的真实关系得分, 当 和 为同一类别时, 为1, 否则为0.1.2 Savitzky-Golay 卷积平滑算法Savitzky-Golay 滤波器是一种低通滤波器, 由Savitzky 和Golay [24]于1964年提出, 广泛运用于数据降噪. 主要计算过程如下:y (i ),i =−m,···,0,···,m 1)定义一组数据为 , 其n 阶拟合多项式为E (n,i )式中, b 为多项式的系数, n 为多项式的阶数, i 为多项式的权数, 为关于n 阶的多项式函数.y (i )ξD 2)数据 与拟合的多项式间的均方误差 为ξD 3)要使均方误差最小, 则 各项系数的导数均将式(7)代入式(8), 展开后可得b k E (n )通过求解式(9), 可求出多项式各项系数 , 从而得到拟合的n 阶多项式 , 即可得到平滑后的数据.2 基于关系网络的剩余使用寿命预测2.1 基于关系网络的轴承健康评估模型1×101×3本文提出一种关系网络模型, 其中, 嵌入模块与关系模块的网络结构如图2所示. 嵌入模块采用基本的卷积神经网络结构, 以便于衡量关系网络的性能. 嵌入模块由4个卷积层和3个池化层组成.第1个卷积层采用了 的大卷积核, 目的是从原始振动信号中提取较大范围的特征. 其他卷积层使用 的小卷积核, 便于提取局部信息, 并且可以减少网络参数量与计算复杂度. 每层卷积后都会进行批标准化(Batch normalization, BN)和线性整流函数(Rectified linear unit, ReLU)激活, BN7 期赵志宏等: 基于关系网络的轴承剩余使用寿命预测方法1551可以加速训练, 避免梯度爆炸; ReLU 激活函数可以将负值置零, 具有较强的非线性能力. 前两个池化层采用最大池化, 保留主要特征的同时减少参数量和计算量. 第3个池化层采用自适应池化, 用于固定嵌入模块的输出大小, 减少尺寸不匹配的问题出现.关系模块由2个卷积层、2个池化层和2个全连接层组成. 每个卷积层中使用1×3的小卷积核,从输入特征图中获取局部信息. 最后一层采用Sig-moid 激活函数, 以便得到两个输入样本之间的相似性, 获取关系得分.2.2 基于关系网络的轴承RUL 预测方法基于关系网络的轴承RUL 预测方法流程如图3所示, 首先利用关系网络模型构建健康指标, 然后预测RUL. 具体步骤如下:步骤 1. 采集不同工况运行条件下轴承全寿命振动加速度信号, 划分为训练集和测试集, 并将轴承的初始时刻样本作为支撑集, 剩余样本作为查询集.D train ={x t ,y t }T t =1x t ∈R N ×S S N y t ∈[0,1]t 步骤 2. 将训练集中支持集样本与查询集样本作为模型的输入, 将寿命百分比值(当前使用寿命与全寿命的比值)作为模型输出标签. 模型进行有监督的训练, 输入输出标记形式为 ,其中, 为 个时间步长的采样数据, 采样数据长度为 ; 为时间 所对应的寿命百分比值. 将真实标签与预测标签之间的均方误差作为损失函数值, 利用误差反向传播算法进行训练,获取模型参数.步骤 3. 将测试集中支持集与查询集样本输入训练好的关系网络模型, 计算两者之间的关系得分,作为轴承健康指标.步骤 4. 为降低振荡对预测结果的影响, 减少预测误差, 采用Savitzky-Golay 滤波器对获取的健康指标进行平滑处理, 得到平滑后的健康指标.步骤 5. 采用一次线性函数对平滑后的健康指标进行拟合, 并通过与失效阈值交点所对应的时刻对轴承的RUL 进行预测.关系网络模型构建健康指标方法的伪代码见算法1所示: 算法1. 关系网络模型构建健康指标算法D train ={x t ,y t }T t =1,2,3,···,n 输入. 训练集 , 测试集ReLU ReLU ReLU ReLU ReLU Sigmoid(b) 关系模块(b) Relationship module(a) 嵌入模块(a) Embedded module64@1×10ReLU 64@1×2ReLU 64@1×3ReLU 64@1×2ReLU 64@1×3ReLU 64@1×3ReLU 64@1×25ReLU图 2 关系网络模型结构Fig. 2 Structure of relational network model支持集查询集训练集支持集查询集构建健康指标测试阶段测试集时域信号获取 RUL图 3 基于关系网络的轴承RUL 预测流程Fig. 3 Bearing RUL prediction process based on relation network1552自 动 化 学 报49 卷D test ={x t ,y t }T t =1,2,3,···,n x t y t, 其中, 为模型输入样本, 为标签.输出. 预测RUL.步骤 1. 数据划分{x t ,y t }T t i =1{x t ,y t }T t j =2,3,···,n 取训练集 中初始时刻样本作为支撑集, 剩余运行时刻样本 为查询集.步骤 2. 关系网络模型训练φϕ1)初始化关系网络参数 , 3,···,2) for i in 1, 2, n // n 为训练集样本数F i=f φ(x i)F j=f φ(x j )3) , F ijcon=Z (F i ,F j )=Z (f φ(x i ),f φ(x j ))4) r ij =g ϕ(F ijcon )=g ϕ(Z (f φ(x i ),f φ(x j )))5) L =m ∑i =1n ∑j =1(r ij −r real i,j)26) φϕ7) 更新 , 8) end for步骤 3. 健康指标构建,···,1) for i in 1, 2, 3 n // n 为测试集样本数F i =f φ(x i )F j =f φ(x j )2) , F ij con=Z (F i ,F j )=Z (f φ(x i ),f φ(x j ))3) r ij =g ϕ(F ijcon)=g ϕ(Z (f φ(x i ),f φ(x j )))4) 5) end forr ij 6)输出 .3 实验3.1 数据集17本文选取PHM2012滚动轴承加速寿命实验数据集[25]进行验证. 该数据集来自PRONOSTIA 实验台, 实验台如图4所示, 能够在几个小时的时间内完成轴承性能退化实验. 数据集如表1所示, 包含3种工况, 共 个轴承, 工况1转速为1 800 r/min,径向力为4 000 N; 工况2转速为1 650 r/min, 径向力为4 200 N; 工况3转速为1 500 r/min, 径向力为5 000 N. 利用两个加速度传感器采集轴承水平方向与垂直方向的原始振动信号, 采样频率为25.6 kHz, 每隔10 s 采样一次, 每次采样时长为0.1 s.其中, 水平方向振动信号能够比垂直方向振动信号提供更多的有用信息来跟踪轴承退化[26−27]. 因此, 本文使用水平方向振动信号进行实验.3.2 轴承健康指标构建实验与分析为验证本文所提方法的有效性, 选取轴承1_3、1_4、2_3、2_6、3_3的数据作为测试集进行测试,其余轴承数据作为训练集进行训练. 经过实验确定模型超参数取值, Batch size 为200, epoch 为200,学习率为0.0005, 优化器为Adam.针对轴承退化趋势而言, 不同工况下不同轴承的退化趋势不同, 如图5所示为轴承1_3与轴承2_6水平方向的时域振动信号, 其中 g 表示重力加速度. 从图5(a)中可以看出, 轴承1_3在运行过程中幅值缓慢发生变化, 故障位置不太明显, 退化趋势为缓慢退化型. 从图5(b)中可以看出, 轴承2_6在运行过程中幅值突然发生变化, 故障位置较为明显, 退化趋势为突然失效型. 因此, 轴承的全寿命周期数据的退化趋势不只是单一故障模式, 可分为缓慢退化型与突然失效型的退化趋势.因不同工况运行条件下容易造成健康指标的范围相异, 不利于失效阈值的确定, 导致难以实现RUL 预测. 因此, 为确定失效阈值的取值, 采用6折交叉验证法对训练集轴承1_1、1_2、2_1、2_2、3_1、3_2全寿命数据进行交叉验证实验, 查看所得健康指标的范围区间, 确定失效阈值. 首先, 从中任意选取5个轴承的全寿命数据进行模型训练, 将剩余的1个轴承数据进行测试, 获得健康指标. 然后, 通过Savitzky-Golay 滤波器对获取的健康指标进行平滑处理, 得到最终的健康指标. 最终, 可获得训练集轴承平滑后的健康指标, 结果如图6所示.训练集轴承健康指标的范围区间为[0, 1], 在初始时刻的健康指标值近似等于0, 在失效时刻的健康指表 1 PHM2012轴承数据集Table 1 PHM2012 bearing dataset工况工况1工况2工况3训练集轴承1_1轴承2_1轴承3_1轴承1_2轴承2_2轴承3_2轴承1_5轴承2_4轴承1_6轴承2_5轴承1_7轴承2_7测试集轴承1_3轴承2_3轴承3_3轴承1_4轴承2_6压力调节器力传感器测试轴承加速度传感器数字采集卡交流电机速度传感器减速器力矩传感器链接器热电偶图 4 PRONOSTIA 实验台Fig. 4 PRONOSTIA test bench7 期赵志宏等: 基于关系网络的轴承剩余使用寿命预测方法1553标值近似等于1, 均能够反映轴承运行过程中的退化趋势, 并且整体趋势具有良好的单调性. 因此, 可将失效阈值确定为1, 并且可根据健康指标的取值,描述轴承真实的健康状态, 量化轴承退化趋势.为验证本文所提方法在两种不同退化趋势下的有效性, 本文以轴承1_3和轴承2_6为例, 将轴承数据输入关系网络模型中, 获取轴承1_3和轴承2_6的健康指标. 并采用Savitzky-Golay 滤波器对获取的健康指标进行平滑处理, 得到最终的健康指标. 最终, 平滑前后的健康指标如图7所示. 由图7可看出, 本文所提关系网络模型构建的健康指标,无论是缓慢退化型还是突然失效型轴承, 均能够反映轴承运行过程中的退化趋势, 具有良好的单调性,但是存在局部振荡现象. Savitzky-Golay 平滑滤波用拟合值代替原始数值, 具有平滑原始数据序列的作用, 可降低健康指标振荡对RUL 预测结果的影响, 减少预测误差. 因此, 可利用平滑后的健康指标进行轴承RUL 预测.健康指标时间 /10 s 时间 /10 s 1.00.80.60.40.20健康指标1.00.80.60.40.22505007501 0001 2501 7501 5000100200300400500(a) 轴承 1_3(a) Bearing 1_3(b) 轴承 2_6(b) Bearing 2_6平滑之前平滑之后平滑之前平滑之后图 7 轴承健康指标Fig. 7 Bearing health indicators3.3 剩余使用寿命预测使用本文提出的剩余寿命预测方法在测试集轴承上进行剩余使用寿命预测. 由于训练过程中模型输出标签为寿命百分比值, 其符合一次线性函数关系式, 因此, 对测试集所得健康指标也采用了一次线性函数拟合的方法来预测RUL.Er i 为验证所提方法预测结果的好坏, 本文通过计算预测剩余寿命与真实剩余寿命之间的误差百分比 来进行评估, 计算式为402005001 000 1 5002 000时间 /10 s 时间 /10 s 64200100200300400500600700−2−4−20−40−6(a) 轴承 1_3(a) Bearing 1_3(b) 轴承 2_6(b) Bearing 2_6幅值 /g幅值 /g图 5 轴承时域振动信号Fig. 5 Bearing time domain vibration signal健康指标时间 /10 s图 6 训练集轴承健康指标Fig. 6 Training set bearing health indicators1554自 动 化 学 报49 卷ActRUL i RUL i 式中, 为第i 时刻的真实RUL, 为第i 时刻的预测RUL.23740s −18010s =5730s 27380s −18010s =9370s ,以轴承1_3和轴承2_6为例, 其RUL 预测结果如图8所示. 其中, 虚点线为基于关系网络模型所得平滑后的健康指标, 虚线为一次函数拟合值,即预测健康指标, 粗实线为失效阈值. 图8(a)为轴承1_3的RUL 预测结果, 可知轴承1_3当前时刻寿命为18 010 s (由于轴承的第1个样本作为支持集, 故图中18 000 s 即为全寿命轴承中的18 010 s),实际失效时刻为23 740 s, 根据失效阈值可得预测失效时刻为27 380 s, 故其实际RUL 为 , 预测RUL 为 则误差百分比为(5 730 − 9 370)/5 730 ×100% = −63.53%. 图8(b)为轴承2_6的RUL 预测结果, 可知轴承2_6当前时刻寿命为5 710 s, 实际失效时刻为7 000 s, 预测失效时刻为7 020 s, 故其实际RUL 为7 000 s − 5 710 s = 1 290 s, 预测RUL 为7 020 s − 5 710 s = 1 310 s, 则误差百分比为(1 290 − 1 310)/1 290×100% = −1.55%.为进一步验证本文方法的有效性, 将本文所提方法与ConvLSTM 、Transformer 、RNN 、CNN+LSTM 、Encoder-decoder+Attention mechan-ism 等方法进行对比, 结果如下.1) ConvLSTM [13]: 该方法采用ConvLSTM 模型构建健康指标, 进而实现RUL. 模型共8层, 包含3层ConvLSTM 层、2层池化层和3层全连接层. 其主要利用卷积神经网络的局部特征提取能力和长短期记忆网络的时间依赖特性, 从原始信号中挖掘反映退化程度的特征, 构建健康指标.2) Transformer [28]: 利用Transformer 模型挖掘输入特征与轴承剩余寿命之间复杂的映射关系,通过一次线性函数拟合的方法实现轴承RUL 预测.其中, Transformer 模型包含6层编码器和解码器,并且编码器和解码器的各个子层之间均添加了残差连接操作.3) RNN [11]: 该方法首先选取6个相似性特征和8个经典时频特征, 然后, 利用单调性和相关性度量选择最敏感的故障特征, 通过RNN 构建健康指标, 最终, 通过指数模型计算RUL.4) CNN + LSTM [29]: 该方法提出一种基于CNN 和LSTM 的端到端的轴承剩余寿命预测模型. 该模型包含1个卷积层、1个全局平均池化层和1个LSTM 层, 并在全局平均池化层后加入Dro-pout. 其主要利用卷积层进行特征提取, 利用LSTM 层预测RUL.5) Encoder-decoder+Attention mechanism [12]:提取频谱的5个带通能量值作为特征, 采用基于Enco-der-decoder 和Attention mechanism 的RNN 来构建健康指标, 最后通过线性回归方法得到最终RUL 值. 该模型利用卷积层进行特征提取, 将双向门控循环神经网络作为编码器, 带有自注意力机制的门控循环神经网络作为解码器进行RUL 预测.本文计算了所提方法与ConvLSTM 、Trans-former 、CNN+LSTM 等方法的模型参数量, 如表2所示. 从表2中可以看出, 本文所提方法的参数量只有 78.61k, 与ConvLSTM 、Transformer 、CNN+LSTM 的参数量相比, 分别减少了 64.35%、表 2 不同模型参数量对比Table 2 Comparison of different model parameters方法参数量 (k)本文方法78.61ConvLSTM 220.50Transformer 6 461.44CNN+LSTM1 136.64时间 /10 s 时间 /10 s (a) 轴承 1_3(a) Bearing 1_3(b) 轴承 2_6(b) Bearing 2_6健康指标1.01.20.80.60.40.20健康指标5001 0001 5002 0002 5003 5003 00002004006008001 000图 8 轴承RUL 预测结果Fig. 8 Bearing RUL prediction results7 期赵志宏等: 基于关系网络的轴承剩余使用寿命预测方法155598.78%、93.08%.测试集轴承RUL预测结果以及误差百分比如表3所示. 从表3中可以看出, 本文方法所得误差百分比为24.24%, 与ConvLSTM、Transformer、RNN、CNN+LSTM、Encoder-decoder+Attention mechanism等方法相比, 分别减少1.67%, 3.40%, 9.02%, 13.71%, 30.48%. 因此, 本文方法在模型参数量较小的情况下, 所得误差均值更低. 分析关系网络优于其他方法原因, ConvLSTM、Transformer、RNN、CNN+LSTM、Encoder-decoder+Attention mechanism等深度学习方法需要大量训练样本才能学习到输入数据与轴承剩余寿命之间复杂的映射关系, 实现RUL预测. 而关系网络方法是一种元学习方法, 可以在少量训练样本下, 通过学习轴承初始状态特征与轴承运行特征之间的相似性, 实现轴承RUL预测. 因此, 在轴承全生命数据较少的情况下, 关系网络方法能够更准确地预测RUL值.4 总结与展望针对轴承剩余寿命预测问题, 本文提出一种基于关系网络的RUL预测方法, 并在轴承数据集上进行实验. 主要结论如下.1)关系网络的方法可以应用于轴承剩余使用寿命预测, 其中的关系得分可以用来表示轴承的健康状况. 由于轴承的全寿命数据很难得到, 关系网络体现出在解决小样本问题上的优越性, 取得较好的寿命预测效果, 可以更好地应用于工程实践.2)关系网络中的嵌入模块可有效提取轴承的健康状态特征, 与其他度量方式相比, 关系模块可以更加准确地度量特征间的相似性.3)对于缓慢退化型与突然失效型两种退化趋势, 本文所构建健康指标均能够反映轴承运行过程中的退化趋势.4)本文所得RUL预测结果接近真实寿命值,所得误差百分比均值为24.24%, 与其他RUL预测方法相比, 本文方法的误差均值更低.为比较关系网络的性能, 本文嵌入模块采用了基本的卷积神经网络结构, 进一步研究工作可以采用其他嵌入模块结构, 更好地提取轴承状态特征,提高轴承剩余寿命预测的准确性. 由于在实际工业生产中轴承振动数据获取困难, 因此本文所提方法在实际轴承数据集中的效果需要进一步验证.ReferencesLei Ya-Guo, Jia Feng, Kong De-Tong, Lin Jing, Xing Sai-Bo.Opportunities and challenges of machinery intelligent fault dia-gnosis in big data era. Journal of Mechanical Engineering, 2018, 54(5): 94−104(雷亚国, 贾峰, 孔德同, 林京, 邢赛博. 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)1Zhao Zhi-Hong, Li Le-Hao, Yang Shao-Pu, Li Qing. An unsuper-vised bearing health indicator and early fault detection method.China Mechanical Engineering, 2022, 33(10): 1234−1243(赵志宏, 李乐豪, 杨绍普, 李晴. 一种无监督的轴承健康指标及早期故障检测方法. 中国机械工程, 2022, 33(10): 1234−1243)2Liu Jian-Chang, Quan He, Yu Xia, He Kan, Li Zhen-Hua.Rolling bearing fault diagnosis based on parameter optimization VMD and sample entropy. Acta Automatica Sinica, 2022, 48(3): 808−819(刘建昌, 权贺, 于霞, 何侃, 李镇华. 基于参数优化VMD和样本熵的滚动轴承故障诊断. 自动化学报, 2022, 48(3): 808−819)3Kang Shou-Qiang, Xing Ying-Yi, Wang Yu-Jing, Wang Qing-Yan, Xie Jin-Bao, Mikulovich V I. Rolling bearing life predic-tion based on unsupervised deep model transfer. Acta Automat-ica Sinica, DOI: 10.16383/j.aas.c200890(康守强, 邢颖怡, 王玉静, 王庆岩, 谢金宝, Mikulovich V I. 基于无监督深度模型迁移的滚动轴承寿命预测方法. 自动化学报, DOI:10.16383/j.aas.c200890)4Jouin M, Gouriveau R, Hissel D, Péra M C, Zerhouni N.Particle filter-based prognostics: Review, discussion and per-spectives. Mechanical Systems and Signal Processing, 2016, 72−73: 2−315Jouin M, Gouriveau R, Hissel D, Péra M C, Zerhouni N. De-gradations analysis and aging modeling for health assessment and prognostics of PEMFC. Reliability Engineering and System Safety, 2016, 148: 78−956Ali J B, Chebel-Morello B, Saidi L, Malinowski S, Fnaiech F.Accurate bearing remaining useful life prediction based on Weibull distribution and artificial neural network. Mechanical Systems and Signal Processing, 2015, 56−57: 150−1727Yang H B, Sun Z, Jiang G D, Zhao F, Mei X S. Remaining use-ful life prediction for machinery by establishing scaled-corrected health indicators. Measurement, 2020, 163: Article No. 1080358Hong S, Zhou Z, Zio E, Hong K. Condition assessment for the performance degradation of bearing based on a combinatorial feature extraction method. Digital Signal Processing, 2014, 27: 159−1669Hinton G E, Osindero S, Teh Y W. A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Computation, 2006, 18(7): 1527−155410表 3 轴承RUL预测结果Table 3 Bearing RUL prediction results轴承当前时刻 (10 s)真实寿命 (10 s)预测寿命 (10 s)本文方法 (%)文献 [13] (%)文献 [28] (%)文献 [11] (%)文献 [29] (%)文献 [12] (%)轴承1_31801573937−63.5333.6874.1774.1754.737.62轴承1_41138290338−16.5547.24−0.69−0.6938.69−157.71轴承2_312017531005−33.46−32.8061.3661.3675.5381.24轴承2_6571129131−1.558.520.780.7817.8724.92轴承3_33518277 6.097.32 1.22 1.22 2.93 2.09平均误差———24.2425.9127.6433.2637.9554.72 1556自 动 化 学 报49 卷。
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摘要：滚动轴承的振动信号可以从时域特征来提取，时域参数常用于判断轴承是否存在故障，通过选取了合适的时域参数作为故障特征参数，作为诊断神经网络的输入，从而能更有效和全面地体现故障特征。
通过修改隐含层节点数目来观察网络结构对滚动轴承故障诊断的性能影响，从而选取到合适的隐含层节点数；通过选取输入层的特征值均值、峰值、均方根值、峰值因数、脉冲因数、波形因数、峭度、裕度因数中合适的特征值来观察其构成的网络结构对滚动轴承故障诊断的性能影响程度，从而得到合适的网络输入层。
关键词：故障诊断；神经网络；滚动轴承；特征参数Application of BP neural network in faultdiagnosis of rolling bearingAbstract:The vibration signals of the rolling bearing can be extracted from time domain, time domain parameter is used to judge whether there is fault bearing, by selecting the appropriate time domain parameters as fault characteristic parameters as the inputs of the neural network, the diagnosis, which can be more effectively and comprehensively reflect the fault feature. To observe the effect of network structure on the performance of fault diagnosis of rolling bearing by modifying the hidden layer node number, so as to select the proper number of hidden layer nodes; the mean, peak, RMS, peak factor, pulse characteristics suitable factor, form factor, kurtosis, margin factor value in the observation network structure composed of the performance of fault diagnosis of rolling bearing based feature selection of input layer, so as to obtain the network input layer of suitable.Keywords:Fault diagnosis;Neural network; Rolling bearings; Feature parameter1 序言滚动轴承作为机械设备中重要的旋转零件，也是机械设备的重要故障源之一。
基于卷积神经网络的轴承剩余寿命预测方法
基于卷积神经网络的轴承剩余寿命预测方法作者：张浩赵军王鹿张银龙程思宇来源：《现代信息科技》2024年第10期摘要：为提高自动扶梯轴承剩余使用寿命（RUL）预测模型的预测精度和泛化能力，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的轴承RUL预测方法。
首先基于3σ准则对原始数据进行去噪，通过快速傅里叶变换获得其频率特征，其次将不同于传统时间序列数据划分方法的分层抽样应用于数据划分，并构造一个由三个卷积层和两个全连通层组成的深度卷积神经网络DCNN 模型，最后利用NASA IMS数据集对预处理方法、DCNN模型精度和泛化能力进行评估，证明了该方法的优越性。
关键词：剩余寿命预测；3σ准则；分层抽样；DCNN；泛化能力中图分类号：TP391；TH133.3 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）10-0032-06Prediction Method for Bearing Remaining Useful Life Based onConvolutional Neural NetworksZHANG Hao1， ZHAO Jun1， WANG Lu1， ZHANG Yinlong2， CHENG Siyu2（1.Nanjing Metro Construction Co.， Ltd.， Nanjing 211806， China;2.China Railway Siyuan Survey and Design Group Co.， Ltd.， Wuhan 430063， China）Abstract： To improve the prediction accuracy and generalization ability of the Remaining Useful Life （RUL） prediction model for escalator bearings， a bearing RUL prediction methodbased on Convolutional Neural Network （CNN） is proposed. Firstly， it denoises the original data based on 3σ criterion， obtains its frequency characteristics through fast Fourier transformation. Secondly， it applies layered sampling different from traditional time series data partitioning methods to data partitioning， and constructs a Deep Convolutional Neural Network （DCNN） model consisting of three convolutional layers and two fully connected layers. Finally， the NASA IMS dataset is used to evaluate the preprocessing method， DCNN model accuracy， and generalization ability， proving the superiority of this method.Keywords：RUL prediction; 3σ criterion; layered sampling; D CNN; generalization ability0 引言自动扶梯轴承剩余使用寿命（Remain Useful Life， RUL）预测对公共安全极其重要，精确的RUL预测可以减少自动扶梯的维修停梯时间，提高运营效益并降低运营成本[1-3]，确保采取适当的维护决策[4]，避免扶梯设备造成的人员伤亡和财产损失[5]，研究和提高自动扶梯轴承RUL预测技术的准确性具有较强的现实意义[6-8]。
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］。
基于窄卷积层神经网络轴承剩余使用寿命预测
自主学习上. 与传统的 ＲＵＬ 预测方法相比ꎬ它可
上述文献表明ꎬ传统的机器学习算法和深度
以直接进行特征操作ꎬ降低模型建立的复杂度.
学习方法都被大量运用到轴承 ＲＵＬ 的预测ꎬ其
不同的卷积层可以提取不同的特征ꎬ可以较完整
大部分预测方法要进行特征提取等技术操作ꎬ如
地提取全部特征ꎬ减少特征提取的遗漏. 传统的
作者简介: 高淑芝(１９６７—) ꎬ女ꎬ河南郸城人ꎬ教授ꎬ博士ꎬ主要从事复杂工业智能控制与优化的研究.
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沈 阳 化 工 大 学 学 报 ２０２３ 年
计算的剩余寿命 ｙ ｉꎬｔ . 将计算模型的剩余寿命计
算值 ｙ ｉꎬｔ 与实际剩余寿命 ｙ ｉ 间的均方误差( ｍｅａｎ
－ ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒꎬＭＳＥ) 作为损失函数.
ＭＳＥ ＝
１
∑ ( ｙ － ｙｉ ) ２ .
Ｍ ｉ ＝１ ｉꎬｔ
Ｍ
(３)
在经过窄卷积运算后ꎬ需要用激活函数对每
式中 Ｍ 为模型训练样本总数量.
结合的方法ꎬ以估计组件的剩余使用寿命ꎬ最终
Ｗａｎｇ [９] 等提出了一种从时域、频域、时频域及相
取得了良好的预测效果. Ｒａｉ [４] 等提出了利用支
关相识特征中提取特征ꎬ然后利用长短时记忆
持向量回归( ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｒｅｇｒｅｓｓꎬＳＶＲ) 来实现
( ＬＳＴＭ) 神经网络完成剩余寿命预测的方法ꎬ并
ＲｅＬＵ( 线性整流函数) ꎬ若输入值大于 ０ 时ꎬ其
进行优 化. 选 择 Ａｄａｍ ( ａｄａｐｔｉｖｅ ｍｏｍｅｎｔｓ) 优 化
基于BP-神经网络的风电主轴承故障预测
科学技术创新2020.261概述主轴轴承性能直接影响到风电机组可靠性，设计、材料、热处理、润滑等任何一个环节的偏差都会导致轴承失效，而如何在主轴轴承发生早期失效时进行故障诊断和预测，是风电行业需要亟待解决的一个重要课题。
人工神经网络是适应工程需要发展起来的一门交叉学科，近年来人工神经网络已开始用于风电领域，进行轴承、齿轮箱等部件的故障，本文介绍了一种基于BP-神经网络的风电主轴轴承温度在线预测和诊断的方法。
2BP-神经网络算法2.1变量的定义在三层BP-神经网络中，假定输入神经元个数为M，隐含层神经元个数为I，输出层神经元个数为J，输入层第m个神经元为x m，隐含层第i个神经元为k i，输出层第j个神经元为y j，从x m到k i的连接权值为ωm i，从k i到y i的连接权值记ωij，隐含层传递函数为sigmoid函数，输出层传递函数采用线性函数，网络实际输出为Y （n）=[ϑ1J，ϑ2J…，ϑJ J]，期望输出为d（n）=[d1，d2，…，d J]，n为迭代次数，第n次迭代误差为e j（n）=d j（n）-Y j（n）。
2.2工作信号正向传播输入层的输出等于整个网络的输入v m M（n）=x（n）；隐含层的第i个神经元的输入：隐含层的第i个神经元的输出v i I（n）=f（u i I（n）），f（x）为sigmoid 函数。
输出层的第j个神经元的输入：输出层的第j个神经元的输出等于v j J（n）=g（u j J（n））2.3网络权值调整权值调整采用LM算法，LM算法是利用标准的数值优化技术的快速算法，权值修正公式：J为雅克比矩阵，I为单位矩阵，η为学习率参数，介于0-1之间。
3故障模型建立BP-神经网络是前向神经网络的核心，广泛应用于分类识别、逼近和回归，BP-神经网络由1个输入层、若干隐含层和1个输出层组成，每层均由若干神经元组成，各相邻神经元之间多为全连接。
3.1故障模型主轴轴承包括浮动轴承和止推轴承，浮动轴承只承受径向力，止推轴承需要同时承载轴向力和径向径向力，止推轴承，主轴轴承失效主要指止推轴承的失效。
基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计
基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计摘要轴承应用非常广泛，起着承受和传递载荷的作用，掌握轴承的剩余寿命，从而合理进行性能检查，并且及时更换可以避免轴承失效导致机械设备的损失，也可以降低生产成本。
本文以机车风机电机的6309轴承作为研究对像，提取影响轴承寿命的一些重要特征量：有效值、峰值、峭度等。
基于BP神经网络设计出预测轴承寿命的网络结构，利用MATLAB来实现网络结构。
关键词：轴承寿命；BP神经网络：隐含层神经元数；训练函数AbstractBearing plays a significant role in carrying and transiting load.Mastering the residual working life of bearing can help to do some reasonable performance check and timely replacement to avoid the mechanical equipment caused by bearing fault,and reduce the cost of industrial production and decrease mortality.In this paper,a6309 bearing from locomotive fan motor was studied.Some important parameters such as effective value,peak value and kurtosis etc,were extracted.Subsequetly,the bearing network which can predict theresidual life of bearing was designed based on the BP neuralnetwork,and MATLAB was conducted to realize the network structure.Key words: Bearing life;BP Neural Network;training function 1.设计背景在机械行业中，轴承的应用十分广泛，是不可缺少的部件。
基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计
基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计随着机械工业的迅猛发展，轴承已成为重要的机械元件之一。
轴承的寿命是保障轴承正常运行的必要前提，针对轴承寿命预测程序的研究一直备受重视。
基于BP神经网络的轴承寿命预测程序是目前比较流行的一种方法，下面我们详细介绍。
1. 数据采集数据的采集是预测模型的重要步骤，采集到的数据应具有代表性和可靠性。
通常采集的数据包括轴承的转速、温度、振动等数据。
将数据采集到的结果存储到数据库中，方便后面进行处理。
2. 数据清洗原始数据常常存在噪声和不规则数据，需要进行数据清洗。
数据清洗的目的是去掉不合理的、重复的和错误的数据，保证数据的真实性和可靠性。
同时，在清洗后，还需要进行数据预处理，例如标准化或归一化，以便于神经网络训练。
3. 神经网络模型设计BP神经网络是目前应用最广泛的一种网络结构，在轴承寿命预测中也有着较好的应用效果。
建立BP神经网络前，需要确定网络的输入、输出和隐藏层的个数。
通常网络的输入数据包括轴承的转速、温度、振动等参数，输出数据为轴承的寿命，隐藏层的个数可以根据实际需求进行调整。
4. 神经网络训练神经网络的训练是指对网络参数进行调整，使其能够更好地适应已知数据，并能够对未知数据进行预测。
在BP神经网络训练时，需要利用已知的数据来调整神经元之间的权值和偏置，使其能够在未知数据上具有较好的拟合性。
通常采用误差反向传播算法进行网络训练。
5. 轴承寿命预测训练结束后，可将测试数据输入神经网络进行预测。
通过神经网络的计算，可以得到预测寿命。
预测结果的准确性不仅受训练数据的质量影响，还受到神经网络模型的复杂度和参数的选取等因素的影响。
6. 结果评估对于预测结果的准确性评估是评估程序性能的重要指标之一。
通常采用预测误差、均方根误差、平均绝对误差等指标进行评估。
评估结果的好坏也是调整神经网络模型和参数的重要参考。
综上所述，基于BP神经网络的轴承寿命预测程序，可以很好地对轴承的寿命进行预测，并在机械设备的实际应用中发挥重要作用。
基于神经网络的球轴承剩余寿命预测
基于神经网络的球轴承剩余寿命预测奚立峰;黄润青;李兴林;刘中鸿;李杰【期刊名称】《机械工程学报》【年(卷),期】2007(43)10【摘要】针对球轴承的剩余寿命预测问题,基于自组织映射(Self organizing map,SOM)和反向传播(Back propagation,BP)两种神经网络,提出一套新的预测球轴承剩余寿命的方法体系。
深入对比分析几种不同轴承衰退指标的优缺点,利用三套时间域衰退指标和三套频率域衰退指标,包括一套新设计的指标,训练自组织映射神经网络。
将源自于SOM的最小量化误差(Minimum quantization error,MQE)作为新的衰退指标,建立一套轴承性能数据库。
针对球轴承衰退期,训练一套BP神经网络,根据权值计算失效时间技术,成功开发一套剩余寿命预测模型。
结果表明,该方案远优于业界常用的L10寿命估计。
【总页数】7页(P137-143)【关键词】自组织映射;神经网络;球轴承;预测模型;剩余寿命【作者】奚立峰;黄润青;李兴林;刘中鸿;李杰【作者单位】上海交通大学机械与动力工程学院;杭州轴承试验研究中心;普度大学工业工程学院;辛辛纳提大学工学院【正文语种】中文【中图分类】TH133.1【相关文献】1.基于BP神经网络的锂电池剩余寿命预测 [J], 王钟毅;姬晓;左思2.基于NARX神经网络的设备剩余使用寿命预测研究 [J], 成利刚;蔡燕玲3.Spark平台下基于优化BP神经网络模型的接触疲劳剩余寿命预测 [J], 刘致远;刘渊博;杨峰;鲁凯旋;刘妤4.基于主成分分析和一维卷积神经网络的航空发动机剩余寿命预测 [J], 吕德峰;胡煜雯5.基于NARX动态神经网络的锂离子电池剩余寿命间接预测 [J], 魏孟;王桥;叶敏;李嘉波;徐信芯因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计基于BP神经网络的轴承寿命预测程序设计摘要轴承应用非常广泛，起着承受和传递载荷的作用，掌握轴承的剩余寿命，从而合理进行性能检查，并且及时更换可以避免轴承失效导致机械设备的损失，也可以降低生产成本。
本文以机车风机电机的6309轴承作为研究对像，提取影响轴承寿命的一些重要特征量：有效值、峰值、峭度等。
基于BP神经网络设计出预测轴承寿命的网络结构，利用MATLAB来实现网络结构。
关键词：轴承寿命；BP神经网络：隐含层神经元数；训练函数AbstractBearing plays a significant role in carrying and transiting load.Mastering the residual working life of bearing can help to do some reasonable performance check and timely replacement to avoid the mechanical equipment caused by bearing fault,and reduce the cost of industrial production and decrease mortality.In this paper,a6309 bearing from locomotive fan motor was studied.Some important parameters such as effective value,peak value and kurtosis etc,were extracted.Subsequetly,the bearing network which can predict theresidual life of bearing was designed based on the BP neuralnetwork,and MATLAB was conducted to realize the network structure.Key words: Bearing life;BP Neural Network;training function 1.设计背景在机械行业中，轴承的应用十分广泛，是不可缺少的部件。
轴承的功能是承担负载传递负载，因此很多的机器能否正常的工作、工作时间的长短大多由轴承所决定。
因此随时了解工作中轴承的剩余寿命可以及时阻止不可预知的轴承失效，从而对轴承进行合理的性能检测和替换。
避免了因为轴承失效而导致的机械设备损坏，也可以降低工业成本和人员伤亡。
球轴承是一种只能承受较小负荷的滚动轴承，但它的使用占有很大的比例，相比于其他类型的轴承，更容易产生故障。
本文将以机车风机电机中最常用的6309轴承为研究对象，通过选取影响轴承剩余寿命的若干因素，来建立BP神经网络模型，对轴承的寿命进行预测。
2. BP神经网络神经网络，neural network，是模拟人脑思维的数学模型，从人脑的生理学和心理学着手，通过人工模拟人脑的工作机理来实现机器的部分智能行为。
神经网络控制是将神经网络与控制理论相结合而发展的智能控制方法，是智能控制的一个新的分支，为解决负复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新的途径。
1986年，Rumelhart等提出了误差反向传播神经网络，简称BP网络（Back Propagation），该网络是一种单向传播的多层前向网络。
误差反向传播的BP算法，简称BP算法，其基本思想是梯度下降法。
它采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。
BP神经网络是智能学习理论中理论比较完善、实践性能较好的网络之一，其优点是能逼近任意非线性函数，并且建模非常容易，因此在信号处理、系统辨识、模式识别等问题中被大量使用，它是向前网络的核心，体现了人工神经网络最精华的部分。
2.1BP神经网络的原理BP神经网络，即反向传播网络，是对非线性可微分函数进行权值训练的多层前向型神经网络。
通常由输入层、输出层和若干的隐含层构成；每层都由若干个节点组成，每个节点都表示一个神经元。
上层节点与下层节点之件通过权连接，层与层之间的节点采用全互联的方式连接，每层内节点之间没有联系，如图2-1所示。
图2-1 BP神经网络结构BP网络的结构包含两个方面：信号的正向传播与误差的反向传播。
输出值按照从输入到输出的房子选哪个计算所得，而权值和阈值则是按照从输出到输入的方向进行修正的。
反向传播就是指误差从最后的输出层依次向之前各层逐渐进行修正。
2.2BP神经网络算法BP网络逼近的结构如图2-2所示，图中k为网络的迭代步骤，u(k)和y(k)为逼近器的输入。
输入层的开始值通过个隐含层正想传导。
BP为网络逼近器，y(k)为被控对象实际输出，yn(k)为BP的输出，输出层各节点就得到了反应信号，将系统输出与网络输出的误差作为逼近器的调整信号，并对各层权值进行调整，达到降低真实输出与期望输出之间误差的目标，此法就是BP 算法。
由于连接权值在不停的进行反向调整，误差也就越来越小，因此BP 网络的样本的反应就越来越高。
图2-2 BP 神经网络逼近传递函数是BP 网络的重要组成部分，又被称为激活函数，必须是连接可微的。
BP 函数经常采用S 型的对数或正切函数和线性函数。
BP 网络在实现任何功能前都要对其进行学习和训练。
网络的学习和训练需要有很多包括输入矢量P 和相应的目标输出矢量T 的样本，权值和阈值在学习和训练的过程中不断的进行修正。
BP 网络学习算法有很多种变化形式，如：learndg 和learngdm 等，对应的训练函数有trainrp 、traingd 、traingd 等。
BP 神经网络学习与训练过程如图2-3所示。
BP 网络学习规则的指导思想是：权值、阈值的修正按照误差下降最快的方向进行，即负梯度方向。
（2-1）式中 、 ---迭代K+1与K 次产生的权值与阈值； ---学习速率； ---当前表现函数的梯度。
2.3 BP 神经网络的优缺点1k x 1k k k k x x a g 1k x kx k a k g由于BP网络具有很好的逼近非线性映射的能力，该网络在模式识别、图像处理、系统辨识、函数拟合、优化计算、最优预测和自适应控制等领域有着较为广泛的应用。
其优点为：只要有足够多的隐层和隐层节点，BP网络可以逼近任意的非线性映射关系； BP网络的学习算法属于全局逼近算法，具有较强的泛化能力；BP网络输入输出之间的关联信息分布地存储在网络的连接权中，个别神经元的损坏只对输入输出关系有较小的影响，因而BP网络具有较好的容错性。
由于BP网络具有很好的逼近特性和泛化能力，可用于神经网络控制器的设计。
但由于BP网络收敛速度慢，难以适应实时控制的要求。
其缺点为：待寻优的参数多，收敛速度慢；目标函数存在多个极值点，按梯度下降法进行学习，很容易陷入局部极小值；难以确定隐层及隐层节点的数目。
目前，如何根据特定的问题来确定具体的网络结构尚无很好的方法，仍需根据经验来试凑。
图2-3 BP神经网络学习与训练过程示意图3. 神经网络结构设计3.1 轴承寿命状态特征量轴承的振动信号可以对轴承的运行情况和故障等进行分析和检测，主要是对于相位、频率、加速度、速度、位移等参数进行信号的检测。
时域分析法是分析轴承振动信号的重要方式，其优点就是利用少数的时域特征向量来判断滚动轴承的工作状况，而常见的特征向量为有效值、峰值、峰值因子、峭度等。
（1）有效值，是随机变量X 的二阶矩的平方根，其定义公式为：1N RMS i X x N （3-1） 式中 N ---采样点数；i x ---第i 次采样值。
有效值代表了轴承振动信号的能量水平，当轴承出现异常时，轴承的振动信号的能量水平不断地增加，由此便可判断轴承是否出现了异常的情况。
由于有效值的稳定性好，因此对表面曲线造成的异常振动波形较为敏感，但有效值变化慢、反应不出来高频脉冲，而且对于凹坑、压痕、胶合、裂纹和剥落等破坏形式无反应，，因此不能单以有效值来诊断。
（2）峰值，将样本均分为n 段，找出各段的峰值pi X ，因此峰值为：11n peak pi i X X n （3-2）峰值用于判断轴承的早期故障，但通常情况下，轴承的工作条件相当差，会产生各种干扰，同时检测仪器在测试的时候噪声也很大，通常干扰信号大于自身故障信号，因此会产生大量脉冲冲击。
所以只根据峰值指标判断容易出现错误判断。
（3）峰值因子，其公式为： peak RMS X C X （3-3）式中 peak X ---峰值；RMS X ---有效值。
轴承正常情况下，峰值因子通常是4-5之间，波动很小。
当轴承发生了故障的时候，RMS X 几乎不变，peak X 明显增大，峰值因子变大，甚至超过10以上。
当峰值到达某一极限值时，RMS X 慢慢变大，峰值因子随之减小。
因此峰值因子智能对轴承的运行状态进行非常单纯的判断。
（4）峭度，是归一化的4阶中心矩。
轴承正常工作时，峭度值3K ，振幅为正态分布，当轴承发生故障时，分布曲线会发生斜移或者分散，振幅会偏离正态分布，当峭度达到8以上，则说明轴承发生严重故障的可能性非常大。
在良好的工作环境下，有效值、峰值、峭度都能判断出轴承的工作状态，但是当轴承的工作条件很差的时候，单个特征参量会因为某一因素产生影响判断，综上所述，将有效值、峰值、峭度值三个特征量共同用于分析判断，则可以达到效果显著的目的。
用轴承振动信号采集仪器对轴承进行数据采集，以获得加速度和速度的有效值、峰值、峭度值。
通过分析得到轴承的纵向和水平方向的振动信号对不同寿命的轴承没有明显的变化，轴向方向的信号则响应比较明显，可以用于预测轴承的剩余寿命。
3.2各层神经元数的确定BP神经网络通过输入层到输出层的计算来完成的，两层以上的隐含层虽然能在速度上提高网络的训练，但是在实际应用中训练时间很长，而训练速度可以通过增加隐含层节点的个数来实现，因此对于使用BP神经网络进行预测，选取含有一个隐含层的神经网络便足够。
输入层接收实际样本的输入数据，神经元数取决于输入向量的维数，选择的影响参数分别为空载试验下的加速度的有效值、峰值、峭度值，速度的有效值、峰值、峭度值和负载试验下的加速度和速度的峭度值，因此输入层神经元数为8。
输出层的神经元数取决于输出向量的维数，输出矢量为轴承寿命的预测值，因此输出层的神经元数为1。
隐含层神经元数的选取是BP神经网络设计的一个难点，因此现在用经验公式：m n k a（3-4）2m nk k n k（3-5）0.430.12 2.540.770.350.51式中n---输入层神经元数；m---隐含层神经元数；k---输出层神经元数；a---常数且110a。