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    R系列減速機神經網絡故障識別系統

    文章出處:   責任編輯:   發布時間:2017-03-11 15:06:46    點擊數:-   【
    R系列減速機神經網絡故障識別系統。R系列減速機神經網絡作為種自適應的模式識別技術,并不需要預先給出有關模式的經驗知識和判別函數,它通過自身的學習機制自動形成所要求的決策區域。齒輪減速機網絡的特性由其拓撲結構、神經元特性、學習和訓練規則所決定。R系列減速機可以充分利用狀態信息,對來自于不同狀態的信息逐進行訓練而獲得某種映射關系。而且齒輪減速機網絡可以連續學習,如果環境發生改變,這種映射關系還可以自適應地進行調整。
    因此,R系列減速機神經網絡由于自身的特性,在故障模式識別領域中有著越來越廣泛的應用。下面以單隱層BP網絡為例,介紹基于神經網絡的故障診斷的方法和特點。其中,網絡的輸入結點對應著故障征兆,R系列減速機輸出結點對應著故障原因。先利用組齒輪減速機故障樣本對網絡進行訓練,以確定網絡的結構(中間層的傳遞函數和神經元數目)和參數(神經元之間的連接權值和閾值)。網絡訓練完畢后,R系列同軸減速機故障的模式分類就是根據給定的組征兆,實現征兆集到故障集之間的非線性映射的過程。利用神經網絡進行故障模式識別具有以下特點:
    (1) 可用于系統模型未知或較為復雜的系統模型;
    (2) R系列減速機兼有故障信號的模式變換和特征提取功能;
    (3) 對系統含有不確定因素、齒輪減速機噪聲及輸入模式不完備的情況下不太敏感;
    (4) 可用于復雜多模式的故障診斷;
    (5) 可用于R系列減速機離線診斷,也能適應實時在線監測的要求。
    先,R系列減速機基于定數量的訓練樣本集(通常稱為“征兆-故障”數據集)對神經網絡進行訓練,得到期望的診斷網絡;其次,根據當前診斷輸入對系統進行診斷。診斷的過程即為利用神經網絡進行前向計算的過程。在學習齒輪減速機和診斷之前,通常需要R系列減速機對診斷原始數據和訓練樣本數據進行適當的處理,包括齒輪減速機預處理和特征選取(提取)等,目的是為診斷網絡提供合適的診斷輸入和訓練樣本。此外,盡管神經網絡和傳統的故障診斷是兩種不同的診斷方法,但兩者是緊密聯系在起的。如采用齒輪減速機小波分析等數據處理方法,可以為神經網絡診斷提供可以利用的特征向量。故障診斷中常用的是振動信號,故障R系列減速機反映的振動信號是減速機故障診斷的主要信號來源,其中包含有各種信號。它是分析、診斷R系列減速機工作情況的主要的依據。有必要對其進行分離及分類識別。利用神經網絡的方法,也可以對異常信號進行識別,識別過程般包括以下幾個步驟:
    (1) 信號提?。合葘π盘柊j,然后根據齒輪減速機包絡后的各個凸包區來選取各個有效信號。
    (2) 信號處理:分別采用時域、頻域、參數建模和齒輪減速機小波變換等不同的方法信號進行預處理。http://www.sk-aroma.com/Products/r67jiansuji.html

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