基于集成神经网络的风机故障诊断系统的研究

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1、基于集成神经网络的风机故障诊断系统的研究牛小玲冲国矿业大学信电学院摘要：利川集成神经网络建立了风机故障的智能诊断系统。该系统在设备异常后进行诊断，通过运行和诊断实例得出了故障诊断结果。关键词：通风机故障诊断集成神经网络中图分类号：TP20613文献标识码：B文章编号：1006-8155(2007)03-0077-04ResearchonTroubleDiagnosisSystemofFanBasedonIntegratedNeuralNetworkAbstract:Theintelligencetroublediag

2、nosissystemforfanwasestablishedbyintegratedneuralnetwork.Throughrunninganddiagnosisexample,theresultoftroublediagnosiswasobtainedafterthedeviceisabnormaldiagnosed.KeyWords:fantroublediagnosisIntegratedneuralnetworko引言风机性能的动态监测，国内外已经有一•批相当成熟的监测系统，而对于故障诊断，则由于风机的故

3、障形式多种多样，故障产生的机理和原因也非常复杂，故障与征兆之间缺乏明显的对应关系，现场诊断比较困难等原因，直至目前仍在发展Z中。近年来兴起的人工神经网络，特别是BP网络以其良好的模式分类能力，在故障诊断中得到了广泛应用。笔者设计的集成神经网络组成的风机故障诊断系统，虽然只是一个雏形结构，但经模拟测试具有一定的实际应川价值。1风机故障诊断系统框图风机故障诊断系统如图1所示。系统采用集成神经网络结构，是整个系统智能化核心。它由3部分组成：信息分配网络完成信号向各诊断子网分配；诊断子网川来诊断故障，风机工作系统主要由风机和

4、电机两部分组成，因此诊断网络也分为两大部分，来自这两部分的信号由信息分配网络完成定位；融合决策网络接收诊断子网的结论，进行决策融合处理给出最终结论。图1风机故障诊断系统框图2风机故障诊断系统模型2.1风机故障特征向量的选取表1风机主要故障的振动特征表故障特征特征频率常伴频率相位特征轴心轨迹振动方向进动方向振动随转速变化振动随负荷变化振动随汕温变化振动随流量变化扳动随压力变化转子不平衡IX——稳定椭圆径向匸动向明显不明显不变不变不变转子不对中2XIX,3X较稳定双环椭圆径向轴向正动向明显不明显有影响有影响有影响油膜振荡

5、<1/23。(0.43)组合频率不稳定扩散不规则径向正进动振后升高转速振动不变不明显明显不变不变旋转失速w$及^-ws的成对次谐波组合频率不稳定杂乱径向轴向正进动明显很明显不变很明显变化喘振超低频(0.5~20Hz)IX不稳定紊乱径向正进动改变改变改变明显改变明显改变转子局部碰摩/n3。1G()反向移动紊乱径向正动向不明显不明显不变不变不变该系统主要利用振动信号对风机进行诊断。当风机出现故障时，其振动信号及工艺参数信号必然呈现出相应的征兆。表1列出了风机主要故障的振动特征及其敏感参数山。选择表屮的1（）种故障特征参

6、数作为故障识别的信息。这10种故障特征参数乂分为3类：4种振动特征（相位特征、轴心轨迹、振动方向和进动方向）、5种敏感参数（转速、负荷、油温、流量和压力）、9种频率结构（（）.（）1~0.39/（）＞0.4-0.49办、0.5九、0・51~0.99九、扎、2九、3~5九、奇数倍九、＞5九）。2.2故障诊断模型的建立集成神经网络山3个诊断子网组成，每个子网都采用3层结构：输入层-隐含层-输出层。子网NN1为单类型网络，以振动信号频谱的9个频段上的不同频率的谱的谱峰能量值作为特征暈；NN2和NN3为融合网络，NN2以转速

7、、负荷、温度、流量和压力为输入；NN3以相位特征、轴心轨迹、振动方向和进动方向为输入，3个子网的输出节点均为6,对应系统诊断的6种故障模型。迄今为止，确定隐层节点数多采用经验公式。设输入节点数为n,输出节点数为加，隐层节点数为卩，大致有5种方法可确定p：（1）p为输入样本中模式的个数减1;（2）p=2川+1；（3）p=Jn+m+厂（厂为1〜10间的任意整数）;(4)p=Qnm；(5)rp=n+0.618(/i-m)n2mIp=m—0.61-n)n

8、3融合决策网络的实现策略融合决策网络的实现策略有很多种，本系统采川下述方法实现：设子网络形成的故障向量为p土,p,....川，其对每类故障的置信权值向量为r=,升，…，厂「子网络的并行组合N「［NN、NWNN」形成了故障矩阵P和置信权矩阵朋。Pn则融合决策网络对第i个故障发牛概率的融合结果为P：P.口+Pa畑+…+厶小定义°+Tb-ab)木系