基于BP的级差式空压机故障诊断.pdf

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1、2010年第6期(总第120期)内燃机与动力装置I．C．E&Powerplant2010年12月【故障分析】基于BP的级差式空压机故障诊断秦福星。吕飞，孙昌将(海军蚌埠士官学校机电系舱段教研室，安徽蚌埠233012)摘要：一般情况下，级差式空压机各级缸互相影响，使得空压机的测量数据存在着不确定信息，增加了空压机故障诊断的难度。BP神经网络可用于模式识别和分类，非常适合于级差式空压机的故障诊断。关键词：空压机；故障诊断；BP中图分类号：TP206文献标志码：A文章编号：1673—6397(2010)06—0045—03FaultDiagnosisofDifferentialPistonCom

2、pressorbasedonBPNetworkQINFu—xing，LVFei，SUNChang—jiang(NavyPettyOfficerCollege，Bengbu233012，China)Abstract：Interactionofpistonsinthedifferentialaircompressorhasimpactondatameasure-mentoftheaircompressorandSOhasfaultdiagnosismuchdifficult．BPnetworkprovidesamecha—nismforadaptivepatternclassification

3、andmaybeusedtodofaultdiagnosisontheaircompressor．KeyWords：Compressor；FaultDiagnosing；BPNetwork引言BP(ErrorBack．PropagationNetwork)网络是目前应用在故障诊断中最广泛和成功的神经网络之一。它是一种多层网络的“逆推”学习算法。其基本思想是，如图l所示，学习过程由信号的正向传播和误差反向传播两个过程组战。正向传播时，输入样本从输入层传入，经隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期挚输出不符合，则转向误差的反向传播阶段。误差的反向传播是将输出误差以某种形式通过隐层向

4、输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误莠反向传播的各层权值调整过程，是反复进行的。权值的不断调整过程，就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到町以接受的程度或进行预先设定的学习次数为止。BP神经网络由于自身的特性，在故障模式识输入样本输入层隐层输出层输出特征图1BP神经网络模型别领域中有着越来越广泛的应用，基于BP神经网络的故障诊断方法和特点如下：网络的输入结点对应着故障征兆，输出结点对应着故障原因首先利用一组故障样本对网络进行训练，以确定网络的结构(中间层的传递函数和神经无数

5、目)和参数(神经元之问的连接权值和阀值)。网络训练完毕后，故障模式的分类就是根据给定的一组征兆，实现征兆集到故障集之间的非线性映射的过程。概括起来，利用BP神经网络进行故障诊断的主要步骤包括：根作者简介：秦福星(1982一)，男，汉族，硕士，助教，湖北红安人，主要研究方向为电路及机械系统的故障诊断。·46·内燃机与动力装置2010年12月据诊断问题组织学习样本，根据问题和样本构造神经网络，选择合适的学习算法和参数‘卜31。1诊断原理从本质上讲，空压机的故障诊断相当于一个模式识别问题，根据测量数据判断宅压机状态是属于哪个故障类别，BP神经网络就很适合解决这类模式识别问题。BP神经网络用于空压

6、机故障诊断的具体步骤如下：(1)预先根据经验或实际需要，确定待诊断空压机的故障集和故障状态特征参数，采用实验的方法获取空压机每一故障状态下的状态特征参数。首先按上述方法获取故障特征参数，然后从中筛选具有代表性的特征参数构造训练样本集。(2)设计BP神经网络并进行训练。根据实际需要和经验设计神经网络的结构、参数和训练算法。然后用训练样本集中的样本训练好网络，即完成学习的过程。(3)在设计BP神经网络时，一般采用3层BP神经网络，输入层节点数与空压机状态特征参数的维数相同，输出层节点数可与窄压机待测故障类别数相同，也叮以小于待测故障类别数(采用编码指示故障)。隐层节点数则需要按经验公式试凑。(

7、4)实际诊断时，给被诊断空压机施加与测前完全一样的激励和工作条件，将测得的实际状态特征参数输入到训练好的BP神经网络，由网络的输出结果来削断被诊断空压机是否有故障；如果有，则定位故障。2空压机特征参数及故障模式选取2．1特征参数的选择对于150型舰用级差式空压机，由于各级缸进排气温度变化可通过各级缸的压缩指数和膨胀指数反映出来，而且中间冷却系统的冷却性能也会对进排气温度产牛影响，因此各级缸特征参数町选择：压缩指数m，膨胀