基于贝叶斯网络的轴裂纹故障诊断模型.pdf

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1、基才贝叶斯网络的轴裂纹故障诊断模型口李鸿光口孙树栋口司书宾口司佳佳西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室西安710072摘要：介绍了基于贝叶斯网络的建模方法．并讨论各种贝叶斯网络建模方法的优缺点。以故障模拟器作为研究对象，通过对轴裂纹故障数据的采集、整理，采用4种不同的贝叶斯网络建模方法分别对数据集合的训练集建立模型；最后通过测试集对各模型精度进行验证。从而得出轴裂纹故障诊断的最优模型。关键词：故障模拟器轴裂纹贝叶斯网络中图5")~：TH133．2文献标识码：A文章编号：100024998f2013)01—0069—04机械故障Ⅲ指机械系统(零件、组

2、件、部件或整台Naive—Bayes，ANB)嘲、树型朴素贝叶斯(Tree设备乃至一系列的设备组合)已偏离其设备状态而丧AugmentedNaive—Bayes，TAN)和无监督贝叶斯网络失部分或全部功能的现象。如果能够对机械的运行状(GeneralBeyasianNetwork．GBN)进行诊断模型构建态进行监测．并在故障发生前发现故障并采取相应措和性能分析，为轴裂纹故障诊断提供了方法依据。施．开展预先维护，对于保障设备正常运行、避免严重1轴裂纹故障数据收集1J1j故障危害是非常有效的。对于旋转设备，一般可以通过采集实时振动信号．并通过对数据进行分析提取振动机

3、械故障仿真器／模拟器(MFS)是一种用于机械健特征．从而建立振动幅度、频率与设备状态间的映射关康检测的测试设备此设备可模拟各种机械轴的常见系．达到预先维护的目的。故障，诸如：轴裂纹不平衡、轴不对中、弯曲轴、裂纹轴、贝叶斯网络[(BayesianNetworks．BN)是一种有滚珠和油膜轴承缺陷、带传动故障、齿轮箱障、电机故向无圈图。它通过基于概率推理的图形化网络．表示变障、压缩机故障及泵故障等。本文涉及的有关故障模拟量的不确定状态及变量之间条件依赖关系目前贝叶器的实验主要是：将以下故障件在故障模拟器上以不斯网络在统计决策、医疗诊断、专家系统以及处理不确同状态运行

4、．并收集它定性信息的智能化系统等领域的应用已十分广泛．是们的故障数据。黼簟9l筮进行数据分析和不确定性推理的重要工具此故障件包括一根ijl酬本文基于故障模拟器采集到的轴裂纹故障数据直径为4．5in(1in=25．4；圈l踊—_黼8集．分别用常用的贝叶斯网络分类器．如朴素贝叶斯mm)、通过带4个螺栓一蹰麟霸踊圈麓礴(Na'fveBayes，NB)3’4_、增强朴素贝叶斯(Augmented的转盘来模拟裂纹的轴、一根有裂缝及填充▲图1轴裂纹研究套件收稿日期：2012年8月的自相关性与自功率谱分析表明：转速为2000r／min王爝．高速磨削电主轴温及动为学特性研究『D

5、]．长沙：中时．自相关函数收敛较快南大学．2008．参考文献ShuyunJiang，ShufeiZheng．DynamicDesignofaHigh—[1]CHChien，JYJang．3-DNumericalandExperimentalSpeedMotorizedSpindle-BearingSystem[J]．JournalofAnalysisofaBuilt-inMotorizedHigh-speedSpindlewithMechanicalDesign，2010，132(3)：98-101HelicalWaterCoolingChannel[J]．Th

6、ermalEngineering，于瑞贺．高速电主轴性能测试系统的研究『D]．西安：西安2008，28，2327—2336．交通大学．2007．[2]ChengsienWu，YuKung．AParametrieStudyonOilair钱木．高速机床主轴动态特性分析[D]．南京：东南大学，LubriemionofaHighSpeedSpindle[J]．Preeisson2005．Engineering，2005，29：l62—167．田华．数控机床高速电主轴结构设计及性能分析『D1．成[3]孙巍．高速电主轴系统设计与动静态性能分析[D]．沈阳：都：四川大学，2

7、006．△沈阳工业大学．2oo7．(编辑凌云)机械制造51卷第581期2013／1物的轴、一根有深度V型裂纹缺口的轴。如图1所示。NB分类器[]是一种结构简单、实践有效的贝叶斯1．1实验描述分类器，它包含一个根节点、多个叶节点，其假定给定分别取正常轴(T)、裂纹轴1(L一1)、裂纹轴2(L一目标变量C、各属性变量相互条件独立。该分类器2)、裂纹轴3(L一3)在故障模拟器上运行。其中用转盘采用的局部独立假设简化了对训练数据的条件概率分上的4个螺栓紧固的轴裂纹套件模拟正常轴．用松动类．尽管这个假设过于理想化。但这种分类器在实践中1个螺栓的套件模拟L一1．用松动2个相

8、邻螺栓的套的分类精度较高