基于bp模糊神经网络自动装填系统的故障诊断

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1、駐BP醐翻職自職填繊的蜘章诊断2018-01-2307:23:16科技传播2018年2期杨松+龙飞宏摘要分析BP模糊祌经M络原理，针对动装填系统提出基于BP模糊神经W络的故障诊断方法，构造BP神经网络的装备故障诊断的推理过程，诊断结果表明丫该方法的有效性。关键词BP神经网络；BP算法；故障诊断；自动装填屮图分类号TP3文献标识码A文章编号1674-6708(2018)203-0142-02在人们不断探索精祌的推动卜，装备技术得到不断进步和发展，现代化工业生产过程屮机械装备性能参数和自动化水乎及其结构复杂程度不断提卨，现代装备系统也变得越来越复杂，于足对装备的安全性和可靠性提岀了更高的要

2、求。自动装填系统是一个大型系统，其技术含量高，结构复杂程度髙，出现故障的原因与故障征兆种类多，并且之间的对应关系也非常复杂，一般是一对多，多对多等的映射关心，一旦某部位或某几个部位发生故障就会引起整个系统工作异常，其至造成系统瘫痪，构成极大经济损失，并且出现异常后，检修人员根裾故障征兆准确定位故障、排除异常难度非常大。针对此状况，提出了-•种基于0动装坝系统的故障诊断方法，运用BP模糊神经M络对ft动装填系统进行故障诊断，建立自动装填系统的神经网络，并对其神经网络進行网络训练，从而实现自动装填系统的故障诊断。1基于BP模糊祌经M络的原理1.1人工祌经元模型人工神经网络(ARTIFICI

3、AL、EURALNETWORK,简称A.N.N.)，又叫作“神经网络”,是一种模拟人类人脑或者自然祌经M络是对信息搜集、处理、提取和分类等智能行为的工程系统。神经M络由大景网络神经元之间相互连接的非线性复杂网络系统，具有自组织性、自适应性和非线性，易于学习和训练，实现信息处理，在多个领域己经被广泛应用。1.2BP模糊祌经网络的网络模型聚集大量人工神经元构成的神经网络，又称为多层前向网络，在故障诊断方法领域中用得最广,成效最好。由于该神经网络在训练的过程屮采用了BP(Back-Propagation)算法，即“误差反向传播算法”。因此该网络又作BP神经网络。三层BP神经网络构成标准BP神

4、经网络，K•中包含一个输入层，一个输出层，在输入层和输出层之间还有一个隐含层，隐含层可以是单层，也可以是多层。这种结构的祌经网络，祌经元只与和它相邻的层之问进行祌经元连接，实现的足完全链接，相同层各个神经元不连接。表1BP模糊控制神技问络玢人杯本序号相一化榆人柊本数据XIX2X3X4X5X6X7X810.99120.98580.18210.09520.95870.98010,98560,215120.98140.89120.21040.08210.87950.86220.95410.425730.94210.91360.26520，11320.95420.96650.83690.365

5、440.97250.86510.21320.09150.92540.87110.95250.3210礼2伧測数据的玢出叹诊断铉疋序号实际榆出值期望榆出值诊!Y1V2Y3Y4Y1Y2Y3Y410,98130.00120.03510.13151000按、20.00190.99150.03120.02620100继电30.00120.01540.98120.11640010电*40.01560.12450.01520.95420001没;BP模糊神经网络训练，首先对每一个输入信号设定•一个输出信号期望输出值。然后再对网络进行训练，当系统给定输入信号时，输入信号由输入层经隐含层传输到输山层的过

6、程是一个正向传播的过程。又称为“顺势传播过程”。如果实际输出信号输出值与输出信号期望输出值存在偏差，即存在误差，那么就将进行反向传播，又称为“误差逆传播过程”，在误差逆传播过程屮，网络产生的误差由输出层传输到屮间层，根据各层误差的不同，不断修改权值和阈值，经过“顺势传播过程”和“误差逆传播过程”的不断交涔反S进行。并采用最快下降法使权值沿着误差函数负梯度方h'd改变，M络的实际输出不断向期望输山通近，直到所对应的输出信号收敛于输出信号期望输山值为止。相比丁•其他网络BP神经网络具有：较强的非线性映射能力，高度学习和适应的能力，将学习成果应用于新知识的能力，一定的容错能力等优点。2BP模

7、糊祌经网路故障诊断fi动装坝系统的故障模式大体可分为机械类故障和电气类故降，两大故障模式。但通过实际故障维修过程屮统计发现：自动装填系统机械执行部件的故障发生率相对丁•控制电路部分耍少的多，而且故障发生后也较容易发现和排除。所以，本文主要针对自动装填系统的控制电路的电气故障进行分析。0前神经网络的大小只是根据需耍来确定。有多少个故障现象，就对应有多少个输入节点；有多少个故障部位，就对应有多少个输出节点。在隐含层节点可以根据需要任意设H的怙况下，