供应国产空压机|国产空气压缩机|国产空压机品牌

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                           神经网络学习算法以及对空压机驱动透平故障诊断


   目前，比较流行和实用的神经网络是BP网络，其原理在许多文献中均有详述。按照调整误差，BP算法可分为二种:平均值法、累加法和随机法。平均值法以每次学习循环中各样本均方误差的平均值来调整权值;累加法则以每次循环中各样本之和来调整权值;随机法则是每学习一个样本，用该样本的误差调整一次权值。
   从故障诊断角度看，随机法更为适合。前两种方法都着重考虑训练样本的总体误差效应，而忽视了个体误差效应，容易导致学习过度。且误差调整量容易相互抵消，出现学习过程中的原地踏步，收敛不到全局较优点。作为故障诊断，网络的输出并不要求特别高的精度，其目标是鉴别出相应的个体模式。随机法则是根据单个样本的误差限逐个进行调整，网络的权值结构相对稳定，不仅避免了原地踏步，而且可通过任意精度达到全局较优解，可以认为，随机法较适合于故障诊断。
   空压机驱动透平故障诊断
   某空压机系进口设备，投入运行以来状态一直很好，某段时间其透平前后轴承振值出现周期性波动，振值高时**过报警值;降荷运行后振值有所下降，但下降不大，过一段时间，振值又升高，较高达到了跳车值，被迫停机，严重影响了生产。另外，振值升高时，空压机机壳和地基均感觉到有明显振动。
   为检测透平故障，在空压机振值大时对其进行了振动测试，测得其振动时间波形和频谱图。
   时间波形近似为正弦波，但其上有锯齿，根据经验，怀疑是径向碰磨和不平衡造成。从谱图上看，谱峰比较丰富，高频处存在峰值，这是碰磨较明显的表现。下面用BP网络进行诊断。
   采用BP随机算法，对透平转子不平衡、不对中、基础松动共10种故障，用10类标准样本进行训练，经自动选取隐层节点数，得到一个8-8-10的网络结构，如图1所示。

图1
   对频谱进行加权量化处理，得到待诊断的故障模式见表1，用训练好的网络对表1的向量进行诊,诊断结果见表2。



表1



表2
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