滚动轴承运行状态智能化监测

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滚动轴承是各类旋转机械中最常用的通用零部件，在旋转机械中起到关键作用。据统计，30%的旋转机械故障因滚动轴承故障引起，滚动轴承运行状态的正常与否直接影响到整台机器的性能，滚动轴承的状态监测和故障诊断就显得格外重要。

1.2滚动轴承故障的类型滚动轴承在安装和运转过程中可能导致轴承出现疲劳剥落和磨损等失效状态。滚动轴承主要的故障类型为：轴承磨损、轴承疲劳、腐蚀失效、断裂失效、压痕失效和胶合失效。

1.3常见滚动轴承故障信号采集常见的轴承故障信号采集方法有：油样分析法、温度监测法、振动法、声发射法。

1.4人工神经网络在故障诊断中的应用1.4.1神经网络概述神经网络以非线性为基础，模拟人脑细胞的分布式工作特点和自组织功能实现并行处理、自学习和非线性映射等能力，具有高度的学习联想能力。目前神经网络己经在智能控制、模态识别、非线性优化、自适应滤波、语音识别、机器人工程、生物医学等领域获得了广泛的应用。

1.4.2 BP神经网络在故障诊断中的功能基于神经网络的故障诊断就是利用样本训练收敛稳定后的结点连接权值，向网络输入待诊断的样本征兆参数，计算网络的实际输出值，根据大小排序，从而确定故障类别。BP网络故障模式识别系统主要包含：数据样本采集、数据处理、特征值的提娶BP神经网络的建立、网络的学习、故障识别几个过程。

2人工神经网络的智能识别2.1人工神经网络概述人工神经网络(Artifcial Neural Network，简称 ANN)是-个由大量简单的处理单元(神经元)广泛连接组成的人工网络，是以工程技术手段模拟人类大脑的神经网络结构与功能特征的-种技术系统，它用大量的非线性并行处理器来模拟众多的人脑神经元。具有很强的非线性映射能力。

2.1.1人工神经元模型经过简化的神经元结构，它具有 r个输入分量，其输入分量p(jl，2，r)，通过与它相乘的权值分量W，(-jl，2，，r)相连，以wjpj形式求和后，形成激活函数的输入，激活函数，(·)的另-个输入是神经元的阀值 b。

权值与 与输入 的矩阵形式可以由行矢量与列矢量来148表示，表示为：WW.W W，，PP1P：pJ神经元的输出矢量可表示为：A厂( 件 P6)厂(Zwpjb)2.1.2激活转移函数激活函数的基本作用是：控制输入对输出的激活作用：对输入、输出进行函数转换：将可能无限域的输入变换成指定的有限范围内的输出。

以下是几种常见的激活函数：(1)阀值型激活函数阀值型函数可以将任意的输入转化为 0或 l的输出。

(2)在(.1，1)或(O，1)内连续取值的单调可微函数常用单极性或双极性曲线表示。

单极性 S型激活函数关系式：，， ---- -- --- !exp[-( 6)](3)线性激活函数线性激活函数常用于实现函数逼近的神经网络的输出层神经元。

2.1.3人工神经网络结构大量功能简单的神经元通过-定的拓扑结构组织起来，构成群体并行式处理的计算结构，这种结构就是人-r-，经网络～-个神经元的输出送到另-个神经元作为输入称之为连接，每个连接通路对应-个连接权系数，相同神经元经过不同的连接方式将得到具有不同特性的神经网络。

2.2BP神经网络在故障诊断领域中常用的是 BP神经网络。标准 BP网络由三层神经元组成，包含输入层、隐含层、输出层。同-层神经元互不相连，不同神经元层之间相互相连。BP网络的算法由正向传播和反向传播两个阶段组成。数据信号从输入层输入，经隐层处理后再到输出层输出。实际输出与期望输出相比较得到网络的输出误差，误差信号沿网络反向传播，并按误差函数的负梯度方 向不断地修正各层的连接权植和阈值，使得误差信号最终达到精度要求。

2.2.1 BP神经网络的网络结构三层BP神经网络的结构如下所示，每个神经元用-个节点表示，网络由输入层、隐层和输出层节点组成。前层节点与后层节点通过权值连接，层与层的节点之间相互连接，同-层的各节点之间互不连接。

2.2.3 BP神经网络输入层、输出层和隐层的设计BP神经网络的指导思想就是，对网络权(下转第 151页)- 科教导刊r电子.恹j·2013年第三期r下j- 3.1提高思想认识人事档案管理人员要在思想上努力树立责任意识、奉献意识、服务意识、保密意识，增强做好人事档案工作的责任心和使命感，尽职尽责管好用好人事档案，使其更好地在人才资源开发中发挥重要作用。同时，人事档案管理人员要树立起全新观念，强化主人翁意识和责任感，改变因循守旧、满足现状的惯性思维方式，增强创新意识、彻底改变传统服务思想，主动向各部门提供有针对性、有价值的信息服务。这就要求档案员不仅要具备全新的管理服务理念，扎实的人事档案专业知识，而