石家莊風(fēng)機(jī)廠風(fēng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)方法比較

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最常用是 BP 網(wǎng)絡(luò)(多層前饋網(wǎng)絡(luò))，它采用的是誤差反向傳播算法，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般由輸入層隱含層以及輸出層組成: 每一層都由若干個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)神經(jīng)元，上層節(jié)點(diǎn)與下層節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)權(quán)來(lái)連接，層與層之間的節(jié)點(diǎn)采用全互聯(lián)的連接方式，每層內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間沒(méi)有任何聯(lián)系，如圖 37。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思路方法為：待分析信號(hào)的正向傳播以及其誤差構(gòu)成的反向傳播構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的過(guò)程。正向的傳播過(guò)程為，輸入的樣本到輸入層到隱含層最后到達(dá)輸出層。當(dāng)輸出的實(shí)際值和期望值不相等的時(shí)候，開(kāi)始進(jìn)行誤差反向的傳播。其基本的思想為輸出的誤差經(jīng)過(guò)隱含層反向傳播到輸入層，并且誤差分?jǐn)偨o各層單元。得到所有單元誤差的信號(hào)，這就是單元權(quán)值的修改依據(jù)。在網(wǎng)絡(luò)傳播的過(guò)程中不管是正向還是反向的傳播，將各個(gè)層的權(quán)值周而復(fù)始的進(jìn)行調(diào)整。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)就是權(quán)值的不斷調(diào)整的過(guò)程，達(dá)到所訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)所要求的最小誤差大小或者是達(dá)到事先設(shè)置的學(xué)習(xí)次數(shù)。
5.3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型
設(shè)有n個(gè)神經(jīng)元的任意多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于輸入層神經(jīng)元，其輸入和輸出相同，但是神經(jīng)元在隱含和輸出層的性質(zhì)不同，以下兩式為其特性：
所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最合適的微分方程就是把式(30)帶入上面的式子(25)和(27)就可以得出：基于以上原理，加上 BP 網(wǎng)絡(luò)的算法到現(xiàn)在已經(jīng)得到了很成熟的發(fā)展，有很多改進(jìn)的放算法，因此選用 BP 網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)石家莊風(fēng)機(jī)廠風(fēng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)是可行的。
5.3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的可行性
1）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理
本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于試驗(yàn)臺(tái)，給轉(zhuǎn)軸設(shè)置不同的偏心配重來(lái)仿真現(xiàn)場(chǎng)的轉(zhuǎn)軸不平衡。共采集12組振動(dòng)速度信號(hào)，設(shè)置的轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速為1600 r/min，采樣頻率設(shè)為512Hz。在運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)過(guò)程中，神經(jīng)元中的激活函數(shù)是有界的，為了使比較大的輸入滿足激活函數(shù)的大梯度范圍，降低甚至消除神經(jīng)元的過(guò)飽和狀態(tài)，在運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)時(shí)，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將來(lái)源的數(shù)據(jù)處理為[0，1]之間。因此在應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)分析之前，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理具體的公式
3）實(shí)驗(yàn)結(jié)論
從上面的結(jié)果分析中可以看出該方案的網(wǎng)絡(luò)性能較好，具有實(shí)際應(yīng)用及推廣價(jià)值。該模型的實(shí)際輸出與期望輸出誤差很小，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況一致，并且結(jié)論直觀。說(shuō)明基于 MAT-LAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的 BP 網(wǎng)絡(luò)對(duì)石家莊風(fēng)機(jī)廠風(fēng)機(jī)故障預(yù)測(cè)是可行的。
5.4 石家莊風(fēng)機(jī)廠風(fēng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)方法比較
本文用兩種方法對(duì)石家莊風(fēng)機(jī)廠風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，第一種是直接應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)，第二種是 EMD 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式進(jìn)行預(yù)測(cè)。 石家莊風(fēng)機(jī)廠 石家莊風(fēng)機(jī) 石家莊市風(fēng)機(jī)廠 石家莊風(fēng)機(jī)維修 石家莊風(fēng)機(jī)銷售