基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断

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1、《人工智能导论》课程研究报告题目：基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断班级：自动化1302姓名：孙思远学号：13104102212016年01月05日12目录1绪论11.1BP神经网络简介11.2研究课题22设计过程42.1故障模型及故障诊断问题的表示形式42.2常用算法52.3流程图62.4matlab程序代码分析73运行结果分析83.1参数规则及总体进度83.2训练过程曲线图93.3分析结果10参考文献10附录1112基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断1绪论思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本

2、方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神

3、经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。1.1BP神经网络简介人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络

4、输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次

5、遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。12在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单

6、隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。BP神经网络模型BP网络模型包括其输入输出模型、作用函数模型、误差计算模型和自学习模型。1.2研究课题以某型拖拉

7、机的齿轮箱为工程背景，介绍使用基于遗传算法的BP神经网络进行齿轮箱故障的诊断。统计表明，齿轮箱故障中60%左右都是由齿轮故障导致的，而对于齿轮的故障，选取频域中几个特征向量。频域中齿轮故障比较明显的是在啮合频率处的边缘带上。所以在频域特征信号的提取中选取了在2，4，6档时，在1，2，3轴的边聘带族处的幅值，和，其中为齿轮的啮合频率，为轴的转频，n=1,2,3;i=2，4，6表示挡位，j=1,2,3表示轴的序号。由于在2轴和3轴上有两对齿轮啮合，所以1，2分别表示两个啮合频率。这样网络的输入就是一个15维的向量。因为这些数据具有不同的量纲和量级，所以

8、在输入神经网络之前首先进行归一化处理，表3-1和3-2列出了归一化后的齿轮箱状态样本数据。12从表中可以看出齿轮有3种故障