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文檔簡介
1、滾動軸承是各種旋轉機械中應用最廣泛的一種通用機械部件，由于軸承特定的使用環(huán)境造成其壽命的隨機性較大，目前還無法準確預測其壽命的長短。軸承工作狀態(tài)的好壞關系到設備是否正常運行，對生產過程、產品質量有直接影響。據(jù)統(tǒng)計，旋轉機械的故障，30％是由滾動軸承故障引起的。因此，對各種機械設備進行診斷一般都要牽涉到對其中的滾動軸承進行監(jiān)測與診斷，軸承故障診斷就顯得非常重要。 近年來，人工神經網(wǎng)絡因其特有的優(yōu)勢使得其應用日益廣泛，故障診斷領域已
2、經出現(xiàn)了它的身影。人工神經網(wǎng)絡的計算能力有三個顯著特點：一是它的非線性特性；二是并行分布結構；三是它的學習和歸納能力。同時，它實現(xiàn)容易，采用大量簡單的神經元構成神經網(wǎng)絡解決難以直接使用解析式處理的問題。因此，將神經網(wǎng)絡引入軸承故障診斷正好利用其特點，將問題的處理從傳統(tǒng)方法轉向人工智能方向。 本文介紹了一種新的關于滾動軸承故障的BP網(wǎng)絡診斷方法，即通過建立相應的BP網(wǎng)絡模型，并對滾動軸承的振動數(shù)據(jù)進行了分析，分別獲得特征值，將特征
3、值作為神經網(wǎng)絡輸入，利用BP算法對該網(wǎng)絡進行訓練，利用神經網(wǎng)絡的智能性來判斷軸承所屬的故障類型。仿真結果表明，該方法實用有效。 BP網(wǎng)絡模型的實現(xiàn)需要掌握計算機編程語言及較高的編程能力，這在一定程度上不利于神經網(wǎng)絡技術的推廣和使用，而MATLAB軟件提供了一個現(xiàn)成的神經網(wǎng)絡工具箱(Neural Network Toolbox，簡稱NNT)。本文利用VC++6.0開發(fā)工具和MATLAB神經網(wǎng)絡工具箱(NNT)開發(fā)出滾動軸承的故障診
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