摘 要： 給出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷參數(shù)，并采用面向?qū)ο蟮姆治龇椒ê途幊碳夹g(shù)實(shí)現(xiàn)了機(jī)械設(shè)備的建模工具，該工具為獲得這些診斷參數(shù)提供了合理有效的途徑。

關(guān)鍵詞： 故障診斷　建模　面向?qū)ο蟆∧：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)

機(jī)械設(shè)備故障診斷方法可選用的特征信號(hào)有多種，如振動(dòng)、噪聲、力、扭矩、壓力、溫度、功率、電、磁、光、超聲波等信號(hào)。按照所選用的狀態(tài)信號(hào)，設(shè)備的診斷除了常用的振動(dòng)診斷，還有超聲診斷、聲發(fā)射診斷、油光譜分析診斷、紅外監(jiān)測(cè)診斷等方法。這些方法對(duì)不同的機(jī)械設(shè)備有不同的靈敏度，所以效果也不同。因此，有個(gè)合理選用的問題，本文則主要針對(duì)振動(dòng)診斷法。當(dāng)機(jī)械設(shè)備內(nèi)部發(fā)生異常時(shí)，一般都會(huì)隨之出現(xiàn)振動(dòng)加大和性能變化。該方法診斷信息獲取方便、信息量豐富，設(shè)備內(nèi)大部分部件的狀況在其中均有反映，適宜于發(fā)展成為在線實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)。具體實(shí)施方法很多，其中基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷就是一種有效的診斷策略，而網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)則是診斷的關(guān)鍵信息。有了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和輸入節(jié)點(diǎn)的參數(shù)，經(jīng)過推理可非常簡(jiǎn)便地在輸出節(jié)點(diǎn)中獲得故障的可信度。根據(jù)文獻(xiàn)[2]的模糊規(guī)則很容易地構(gòu)造各故障的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但在實(shí)際中如何合理而有效地定義和獲取網(wǎng)絡(luò)的輸入診斷參數(shù)，則是一個(gè)復(fù)雜的問題。本文就此討論了這些診斷參數(shù)的定義，并采用面向?qū)ο蟮姆治龇椒ê途幊碳夹g(shù)實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)便獲取這些參數(shù)信息的建模工具。

１ 特征量的定義

振動(dòng)診斷中的重要因素是故障特征量的提取，它反映故障的部位，故障的嚴(yán)重程度，是故障診斷的基礎(chǔ)。由故障機(jī)理分析可知，如某一故障產(chǎn)生，則它的故障特征頻率基頻和諧頻點(diǎn)能量會(huì)不同程度地有較大增加，且不同特征頻率處的譜值變化對(duì)故障影響的程度不同。因?yàn)槭鼙O(jiān)測(cè)裝置、轉(zhuǎn)速等條件的影響，盡量不要以絕對(duì)值作為異常診斷的依據(jù)，而要與初始值或正常值做比較，用比值作為監(jiān)測(cè)參數(shù)來進(jìn)行診斷。為此診斷的監(jiān)測(cè)參數(shù)定義為：

式中為相對(duì)于的待檢狀態(tài)故障譜值，為相應(yīng)于的正常狀態(tài)功率譜值。的比值，消除了故障在傳播過程中由于經(jīng)過較多結(jié)合面而產(chǎn)生的能量衰減效應(yīng)，因?yàn)橥唤Y(jié)構(gòu)處于正常狀態(tài)與故障狀態(tài)產(chǎn)生振動(dòng)的傳播途徑是一致的，它們的能量衰減幅度大致相等�？紤]到信號(hào)能量比較弱以及計(jì)算機(jī)處理浮點(diǎn)數(shù)的能力，可做如下處理：

因?yàn)槟骋槐O(jiān)測(cè)量只能反映某一方面的故障信息，具有一定的局限性，所以實(shí)際中僅靠一個(gè)參數(shù)作為判斷依據(jù)是不夠的，應(yīng)綜合多種參數(shù)，并給不同參數(shù)以不同的權(quán)，這樣才合理，可靠。

２ 診斷網(wǎng)絡(luò)的輸入

有了特征量后，就可將其經(jīng)過一定的處理后送入網(wǎng)絡(luò)診斷。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊推理是解決診斷中的不確定性的一個(gè)有效的方法，其輸入是故障征兆的監(jiān)測(cè)量，即不同的fs值，由于fs并不一定在[0,1]之間，所以首先應(yīng)確定fs的上界和下界，將實(shí)際的監(jiān)測(cè)量fs通過其上、下界歸一化處理成[0,1]區(qū)間上的值。歸一化后的輸入值再通過網(wǎng)絡(luò)的前向推理得到輸出節(jié)點(diǎn)輸出故障發(fā)生的可信度，該可信度也取值于[0,1]之間。

根據(jù)故障機(jī)理和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)給出故障類型和特征參數(shù)的關(guān)系，得出故障集和征