基于改进神经网络的机械故障预测模型构建

辛梅， 王英宇

(西安航空职业技术学院，西安 710600)

0 引言

在现代计算机技术不断进步的过程中，装配也逐渐朝着集成化、复杂化及微型化的方向发展，提高了装备的性能及系统复杂程度[1]。在此背景下，装备维修保障及可靠性等问题也逐渐凸显出来。在我国社会经济不断发展的过程中，机械设备在工业生产中的作用越来越大，其健康状态对工业系统整体的性能具有密切的联系。所以，为了降低因为机械设备故障导致的后果，就要使维修保障费用得到进一步的降低，机械设备的健康性也备受人们的重视[2]。神经网络指的是以仿生学原理为基础创建的全新学科，其最开始是从神经元开始，之后根据大脑结构相互连接组合成为层次模块，最后利用学习实现智能性。因为其具有一定的并行处理及非线性映射的能力，备受相关研究人员的重视。其中故障检测属于神经网络和其他传统故障诊断理论的明显特点。基于此，本文就创建基于改进神经网络的机械故障预测模型。

1 基于神经网络的机械故障预测方法

1.1 神经网络

神经网络是指误差翻转的学习，其具有两种传播方式，分别为误差反向及信息正向。输入层中神经元的主要目的就是接收外界输入信息，并且将信息对神经元进行传递。中间层属于内部信息处理层，其主要目的是实现信息的转换。中间层将信息到输出层进行传递，从而实现一次学习正向传播处理，通过输出层对外界实现信息处理结果的输出[3]。在实际输出和期望输出不相符合的时候，就要进入到反向传播阶段中。误差通过输出层以误差梯度降低修正隔层权值，对输入层、隐层实现逐层的反转。人工神经网络的建模分析过程较为简单，其能够实现样本学习，对样本中数据隐含规律进行学习，并且对输入数据及目标的映射关系进行精确。

1.2 神经网络机器诊断的原理

神经网络实现故障分类的原理就是根据一般情况，仪表对机器运行关键的状态点参考值和相应机器故障模式进行检测，从而使其成为学习样本。实现样本数据归一化之后将其作为模型输入输出，从而实现模型的学习[4]。利用学习，网路就能够有效区分故障模式。神经网络区分故障的模式原理，如图1所示。

以网络工作原理为基础，图2为解决机器故障诊断问题工作流程，如图2所示。

图1 神经网络区分故障的模式原理

图2 解决机器故障诊断问题工作流程

2 改进神经网络算法的机械故障预测模型

2.1 改进算法思想

传统神经网络算法在修正权值的过程中是利用最速梯度下降的方式实现，在训练的过程中从某起点根据误差函数斜面创建最小点，缩小误差为0。在如此复杂网络中的误差面为多维空间，就像是一个碗，碗底属于最小点[5]。此碗的表面属于凹凸不平，所在对其进行训练过程中就会陷入局部最小点，所以此点朝着多方向变化都会增加误差，从而无法走出此局部最小点。本文就以非线性系统为基础，对传统神经网路改进。其主要思想就是使每次的迭代并不只是单一扶梯度，而是以误差恶化方向实现。而且，还要使用最速梯度降低和高速牛顿法的自适应调整实现网络权值的优化，提高网络的收敛性，并且还能够使网络泛化能力及收敛速度得到提高。LM优化算法的权值调整式为式(1)。

w=(JTJ+μl)-1JTe

(1)

在μ增加的时候，其接近小学习速度最速的下降法，在μ降低为0的时候，此算法就成为了高速牛顿法。如果LM算法属于最速梯度下降法和高斯牛顿法平滑调和的过程中迭代的步骤为：

首先，将全部输入到上述公式中传输，计算网络输出。利用误差函数计算误差函数和训练集目标误差的平方；

其次，计算误差与权值微分的可比矩阵J，对算法敏感度进行定义[6]；

最后，使用w+△w对误差平方和进行计算，假如全新的和比第一步计算和要小的时候，就使用μ与θ进行相除，并且要求w=w+△w，转到第一步。否则，使用μ和θ相乘。在误差平方与减小到某个目标误差的时候，算法就为收敛。

使用LM优化算法比传统BP算法和其他改进算法相比，其迭代的次数比较少，并且收敛的速度比较快，而且精度较高。所以，优化算法在神经网络学习中具有一定的优越性。

2.2 模型创建

2.2.1 创建预测模型

改进神经网络算法机械故障预测模型，如图3所示。

图3 改进神经网络算法机械故障预测模型

假设n个特征指标对故障预测影响，其中第i个指标原始值的序列表示为式(2)。

(2)

对其实现一次累加的单调序列表示为式(3)。

(3)

2.2.2 修正神经网络

本文使用三层神经网络模型实现传统模型的修正，将原始序列中的n个预测值作为网络输入，原始序列中的实际值和误差值属于网络期望输出。输入层与输出层要求设置多个神经元。实际上，本文使用的串联型及嵌入型灰色神经网络混合模型，之后使用神经网络理论算法，计算修正模型的修正值，最后将误差修正值到最后的测试结果中还原。

2.2.3 算法步骤

其二，将隐含层阶段输出作为网络样本输入，使用trainlm函数进行训练；

其三，将训练之后的网络实现模拟预测，通过计算训练之后的网络，网络输出属于n个特征值在m+1时间中误差修正预测值的向量；

其四，n个特征值在m+1时间中的实际预测值向量属于灰色系统预测值向量和神经网络预测出修正值预测向量的和；

其四，如果还需要多个特征值，将n个特征指标在m+1时刻的预测值作为样本数据，并且将n个指标去掉作为样本数据，重新创建模型得到预测值，之后使用神经网络进行修订，得到预测值。此中预测模型属于动态滚动预测模型，将相关性较小的信息去掉，将全新的模型注入到预测模型中，从而使预测值能够和真实值更加接近，使预测精度能够有效提高[7]。

3 实例仿真

3.1 收集样本

本文对齿轮、轴承等主要零件实现故障诊断测试，测量部分齿轮与轴承出现故障时候的振动信号。以拖拉机实际使用情况表示，变速箱第二轴之前的轴承容易出现外圈滚道压痕、内圈滚道剥落。并且第二轴IV档从动齿轮开始就会出现断齿的情况。所以，本文就对以上三种故障实现模拟试验。在试验过程中，使变速箱负荷不发生变化，使变速箱的第一轴转速为800、1 000、1 200 r/min，在每次的转速稳定之后对测点信号值进行记录，记录一分钟。表1为收集的学习样本，如表1所示。

表1 收集的学习样本

机械原始的频率检测数据，如表2所示。

表2 机械原始的频率检测数据

3.2 数据处理

神经网络在实现模式识别的过程中，因为传递函数数据在[0,1]区间具有良好的效果，所以就要将每个数值到此范围中映射。样本数据要实现归一化，将其作为故障诊断模型训练的样本。数据预处理的结果，如表3所示。

表3 数据预处理的结果

3.3 实例仿真

从表格中导入Matlab，获得九组样本的输入向量，将得到的输入向量输入模型中实现训练，在完成训练之后模型就会记录权值，在训练过程中使用改进算法，网络就能迅速收敛，如图4误差曲线。

图4 误差曲线

改进神经网络在第五次迭代的时候就能够达到预期目标，传统神经网络要在第二十七次才能够完成，如图5所示。

这一下震惊了李老师，李老师就是有学生来告状，然后就发现了这些罪证。看见这些东西，李老师的脸也红了，整个办公室的老师们得知情况后都傻了，李老师意识到情况很严重。但怎么样也想不到原因是周小羽讲的这样，因为她当时也没容许周小羽再分辩。她当时就在心里想，哪个老师看见会不生气啊！在她看来，这些画充满着黄色和暴力，有些是男女一起的，有些是打架的，有一张李老师记得很清楚，那就是一个人被绑在板凳上，旁边一个人在拼命地用灌木刺打着。那画面让她想起电视上那些私设刑罚的场景。这么一个小孩子，哪里学来的这些东西，所以，她是一定要上门家访的。这个孩子这样下去就不行了！

图5 传统神经网络训练过程中的误差曲线

将测试的数据归一化之后输入到网络中，测试结果，如图6所示。

图6中[1,0,0]指的是轴承外圈滚道压痕，[0,0,1]指的是齿轮翅，以此表示故障诊断精准性能够利用变速箱对诊断需求进行诊断，此种机械故障诊断神经模型在机械故障诊断中具有较高的精准性[8]。

图6 测试结果

4 总结

通过本文研究表示，使用改进神经网络创建非线性系统预测模型可行。利用改进神经网络，全面考虑灰色模型样本及神经网络非线性学习能力，基于创建出台弄网络模型，使用网络权值更新实现网络策略改进。对比改进模型和传统表示，表示本文研究模型能够提高预测结果精准度。