【分　 类】 信息科技
【关 键 词】 对向神经网络；故障诊断；齿轮
【来 　源】 互联网
【收　 录】 中文学术期刊网

正文：
按照下式进行归一化处理：               
(3) 求竞争层中每个神经元的加权输入和：    
(4) 求连接权向量中与距离最近的向量：
将神经元的输出设定为1，其余竞争层神经元的输出设定为0：
(5) 将连接权向量按照下式进行指正：   。其中，为学习率。
(6) 将连接权向量重新归一化，归一化算法同上。按照下式修正竞争层到输出层的连接权向量：  。其中，为学习率。由步骤(4)可将上式简化为： 
由此可知，只需调整竞争层获胜神经元到输出层神经元的连接权向量，其他连接权向量保持不变。
(7) 求输出层各神经元的加权输入，并将其作为输出神经元的实际输出值，，，同理可将其简化为。返回步骤(2)，直到将个输入模式全部提供给网络。令，将输入模式重新提供给网络学习，直到。其中为预先设定的学习总次数，一般取。
2.2 齿轮箱故障诊断识别
本文以发动机的齿轮箱为研究对象，齿轮箱是各类机械系统的变速传动部件，其运行是否正常涉及整台机器或机组的工作。齿轮箱故障、工作平稳性和噪声，往往又是机器制造质量的重要标志。
在齿轮箱的失效零件中，齿轮本身的失效比重最大，约占70%，轴承次之，故齿轮箱状态监测和故障诊断的重点是齿轮和轴承故障。齿轮常见失效形式有齿断裂、齿面磨损、齿面疲劳、齿面塑性变形等；轴承常见失效形式有裂纹、剥蚀、压痕等。本文进行了齿轮箱故障诊断振动测试，通过安装在箱体各敏感点的压电加速度传感器拾取各测点振动信号，经数据采集系统和数据处理系统对发动机齿轮箱的振动状态进行监测，就其齿轮、轴承振幅大小作为截割部传动系统故障与否的判据，共选取9个测试点作为检测对象。如图1所示，采用CPN网络结构，具体结构为：输入节点9个，输出节点3个，即齿轮3种故障模式，即无故障（1，0，0）；齿根裂纹(0，1，0)；断齿(0，0，1)，隐层节点数为12个，网络结构为9-12-3，这种模型能较好地反映齿轮箱的故障程度。
表1为对特征数据进行归一化处理后的9组样本输入CPN网络进行训练，网络诊断结果与实际状况相吻合，训练精度较高。表2为待诊断样本齿轮箱故障诊断的特征数值，由表2可知该网络能够对齿轮箱故障进行正确诊断，CPN网络完全可以满足齿轮箱故障诊断的要求。为比较CPN神经网络同BP神经网络相比在诊断输入输出具有优越性，本文同样采用BP神经网络对齿轮箱故障诊断，比较结果如表3所示。从表3中结果可以得到下列结论：
(1) 在齿轮箱故障诊断中，CPN神经网络的逼近能力要优于BP神经网络，且CPN神经网络的网络结构要比BP神经网络简单。
(2) 从网络训练的收敛速度看，CPN神经网络要比BP神经网络快。
(3) 以齿轮箱故障实验数据为样本进行训练，结果表明，CPN神经网络诊断的平均相对误差小于1%，与BP神经网络相比精度更高。
 
 
 表1　9输入3输出CPN网络的齿轮箱故障诊断训练样本数据及训练结果

序号	测点1	测点2	测点3	测点4	测点5	测点6	测点7	测点8	测点9	齿轮 状态	诊断 结果
1  2  3  4  5  6  7  8  9	0.1292 0.0720 0.1592 0.1335 0.0733 0.1159 0.0940 0.0522 0.1345	0.2090 0.0947 0.1393 0.1387 0.2558 0.0900 0.0771 0.0882 0.0393	0.0880 0.1147 0.0563 0.3347 0.1150 0.1453 0.0429 0.1818 0.0378	0.0702 0.2711 0.1491 0.1330 0.0968 0.1911 0.2545 0.0871 0.0060	0.0562 0.5157 0.1872 0.1614 0.1425 0.1506 0.1310 0.0500 0.0078	0.0359 0.1230 0.5460 0.1248 0.0624 0.1640 0.0059 0.1503 0.1295	0.1811 0.2922 0.0655 0.0774 0.2273 0.1852 0.3501 0.1680 0.2668	0.1340 0.2409 0.2842 0.1698 0.3644 0.2718 0.2494 0.0450 0.0824	0.1165 0.1154 0.1074 0.0657 0.0610 0.2623 0.1155 0.1511 0.2273	(1,0,0) (1,0,0) (1,0,0) (0,1,0) (0,1,0) (0,1,0) (0,0,1) (0,0,1) (0,0,1)	(0.9995,0.0011,0.0021) (0.9998,0.0001,0.0014) (0.9986,0.0014,0.0002) (0.0021,0.9995,0.0013) (0.0004,0.9989,0.0011) (0.0003,0.9994,0.0021) (0.0001,0.0001,0.9992) (0.0001,0.0001,0.9983) (0.0013,0.0007,0.9996)

注：无故障(1,0,0)；齿根裂纹(0,1,0)；断齿(0,0,1)

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