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1、兰州交通大学毕业设计（论文）基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法初探摘 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
2、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
3、值- I -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
4、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, a
5、nd 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
6、 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 tr
7、aining 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 t
8、raining 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 h
9、as 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- III -目 录摘 要IAbs
10、tractII目 录III1 绪论11.1 论文背景与意义11.2 论文研究现状11.3 论文的研究内容与目标12 滚动轴承故障特征22.1 滚动轴承的基本结构22.2 滚动轴承的失效形式和故障类型23 BP神经网络33.1 人工神经网络概述33.2 BP神经网络33.3 BP算法的缺陷及其改进算法43.3.1 BP算法的缺陷43.3.2 BP算法的改进算法44 基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断64.1 小波包分解与故障数据筛选64.1.1 小波包分解方法64.1.2 故障数据筛选84.2 滚动轴承故障诊断神经网络的设计及参数设置94.2.1 Matlab神经网络工具箱94.2.2 BP神经
11、网络的建立及参数设置104.2.3 BP神经网络的训练114.2.4 BP神经网络的测试仿真15结论16致谢17参考文献18兰州交通大学毕业设计（论文）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。因此，随着工业社会的高速发展和进步，及时发现并排除轴承故障责任重大。开展轴承的状态监测和故障诊断，以预知维修替代传统的定期维修，可以有效地防止机械系统的性能下降，减少事故发生几率，同时还能避免浪费可用部件，对
12、于最大限度地发挥轴承的工作能力，具有重要意义1。1.2 论文研究现状滚动轴承故障诊断在国外起始于20世纪60年代，在之后的发展过程中，各种方法不断出现，应用领域不断扩大，诊断有效性不断提高。总的来说，滚动轴承故障诊断大致经历了通用频谱分析、冲击脉冲技术、共振解调技术和以微机为中心的轴承监视与诊断技术等几个发展阶段2。近年来，随着信号检测技术、计算机技术、数字信号处理技术、人工智能技术的发展，滚动轴承故障诊断的主要发展方向主要体现在小波变换、专家系统、模糊诊断、神经网络等方面。其中人工神经网络是目前应用最多的一种智能诊断方法，它可以诊断机器状态和检测运行过程，神经网络更多的是对振动信号的时频特征
13、加以分析。小波变换是另一种有利的工具，在故障诊断领域中主要应用其降噪功能。1.3 论文的研究内容与目标本文研究的重点在于将BP神经网络方法应用到滚动轴承故障诊断问题中，利用神经网络的非线性映射能力和自学习、自组织、自适应的特点，提高轴承故障诊断结果正确率。收集滚动轴承三种故障状态（内圈故障、外圈故障、滚动体故障）下的振动数据，经小波包三层分解得到8组能量特征值作为神经网络的输入层的输入，然后根据神经网络的原理和相关参数设置原则，对BP神经网络隐含层、输出层的相关参数进行设置，设计出所需BP神经网络的结构。最后在Matlab软件平台上对所构建的BP神经网络进行训练，得到训练误差曲线，再在训练完成
14、的神经网络上进行测试和仿真，并计算出仿真结果正确率。2 滚动轴承故障特征2.1 滚动轴承的基本结构滚动轴承是指在支承负荷和彼此相对运动的零件间做滚动运动的轴承，一般是由内圈、外圈、滚动体和保持架4部分组成。(1) 内圈通常装配在轴上，在多数情况下，内圈是与轴一起旋转的。内圈外表面上有供钢球或滚子滚动的沟槽，称内沟或内滚道。(2) 外圈通常装配在轴承座或壳体上，起支承钢球和滚子的作用。有些轴承是通过外圈旋转的，内圈固定起支承作用。外圈内表面上也有供钢球或滚子滚动的沟槽，称为外沟或外滚道。(3) 滚动体（钢球或滚子）在内圈和外圈的滚道之间滚动，它的大小和数量决定着轴承的承载能力。(4) 保持架把轴
15、承中的一组滚动体均等地相互隔开，以免相互碰撞，并使每个滚动体均匀并且轮流地承受相等的负荷。在推力轴承中与轴紧配的套圈叫紧圈，与轴承座或机械壳体相配的叫活圈。此外，根据机械部件对轴承性能要求的不同，轴承的机构有所差异。有的轴承中还有铆钉、防尘盖、密封盖以及安装调整时用的止动垫圈、紧定套和螺母等零件。2.2 滚动轴承的失效形式和故障类型滚动轴承的损失失效形式有很多，主要有以下几种：(1) 磨损失效。滚动轴承常见的失效形式之一，是由机械原因造成的滚道、滚动体、保持架、孔座以及轴颈等的表面磨损，基本原因是磨料的存在。磨损后的振动水平（幅值）明显高于正常水平。(2) 疲劳失效。主要原因在于疲劳应力和交变载荷，滚动轴承的内外滚道和滚动体表面既承受载荷又相对滚动，在表面下一定深度处形成裂纹，逐步扩展到滚动体或滚道表面剥落或脱皮。(3) 腐蚀失效。轴承零件表面的腐蚀主要由三种原因造成：化学腐蚀，主要由润滑油、水分、湿气等造成；电腐蚀，主要由轴承表面间有较大电流通过时造成；微振腐蚀，主要由轴承套圈在座孔中或轴颈上产生微小相对运动造成。(4) 断裂失效。轴承零件的破断或裂纹主要是由磨削、热处理、运行载荷过大、润滑不良、转速过高、产生过大热应力、装配不善等引起。过载运行、应力过大都会导致轴承断裂，而装配工艺不当也会造成倒角处掉块。(5) 压痕失效。压痕是指滚道和滚动体表面上产生局部变形而
