【正文】 有效。文獻(xiàn)[14] 指出當(dāng)設(shè)備參數(shù)不全, 無法計(jì)算特征頻率, 頻譜分析方法不太適用的情況下, 利用時(shí)域波形和峭度指標(biāo)來初步判斷設(shè)備是否存在故障是可行的。但是對(duì)于表面剝落或傷痕等具有瞬時(shí)沖擊振動(dòng)的異常不適用, 對(duì)于這種形態(tài)的異常, 可用峰值進(jìn)行判斷。峰值因子C ( Crestfactor) 為： （）正常軸承的振動(dòng)信號(hào)的峰值因子大約為2. 5～3. 5, 而損傷類軸承的峰值因子大于3. 5。定義如下： （）振幅滿足正態(tài)分布規(guī)律的無故障軸承, 其峭度值約為3, 如果峭度接近4 或超過4, 則說明軸承的運(yùn)動(dòng)狀況中存在沖擊性振動(dòng) 。 之后, 峭度會(huì)開始快速下降并接近正常值, 而振動(dòng)和噪聲開始顯著增大。有資料統(tǒng)計(jì)表明, 使用峭度系數(shù)和有效值共同來監(jiān)測(cè)滾動(dòng)軸承振動(dòng)情況, 對(duì)判斷滾動(dòng)軸承故障的準(zhǔn)確率達(dá)95% 以上。 隨著故障的出現(xiàn)和發(fā)展, 振動(dòng)信號(hào)中大幅值的概率密度增加, 信號(hào)幅值的分布偏離正態(tài)分布, 正態(tài)曲線出現(xiàn)偏斜或分散, 峭度值也隨之增大。直接使用這些指標(biāo)就可實(shí)時(shí)檢測(cè)到振動(dòng)信號(hào), 而不需要通過各種信號(hào)處理與交換, 因而不致出現(xiàn)信號(hào)畸變和泄漏等缺陷。故障通過激光切割在內(nèi)圈或開槽來設(shè)置的, , 。實(shí)驗(yàn)中數(shù)據(jù)從五組連續(xù)峭度值中按小時(shí)在失效闕值附近獲取。如下表：計(jì)算過程舉例如下： . . . . .計(jì)算結(jié)果表43所示 表3 瞬時(shí)可靠度時(shí)間/h瞬時(shí)可靠度C5C6C7R1 1 1001 根據(jù)表中的瞬時(shí)可靠度，我們將前四組的C1—C4的峭度值、C5—C7瞬時(shí)可靠度帶入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，然后再將第五組C1—C4的峭度值輸入其中，可以求出第5組的C5—C7的可靠度，然后再將C2—C5的峭度值輸入，求出C6—C8的可靠度。 本課題方法與傳統(tǒng)的方法的對(duì)比 本文針對(duì)軸承類的退化失效型設(shè)備，提出了一種基于設(shè)備狀態(tài)信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可靠性預(yù)測(cè)方法．該方法充分利用了設(shè)備退化過程中的狀態(tài)信息，能夠動(dòng)態(tài)地反映設(shè)備的運(yùn)行性能、精度，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)設(shè)備的可靠度。 （3) 本文針對(duì)滾動(dòng)軸承類的退化失效型設(shè)備，提出了一種基于設(shè)備狀態(tài)信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可靠性預(yù)測(cè)方法。而貝葉斯方法能很好地解決了這類問題。5 總結(jié) 本次畢業(yè)設(shè)計(jì)期間，作者通過現(xiàn)有機(jī)械可靠性預(yù)測(cè)的分析和比較，提出了一種新的機(jī)械可靠性分析的方案，并驗(yàn)證其正確性。其中，瞬時(shí)可靠度計(jì)算是準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的關(guān)鍵，結(jié)合Bayes方法和KM估計(jì)器思想提出的基于狀態(tài)特征指標(biāo)比例關(guān)聯(lián)關(guān)系的瞬時(shí)可靠度算法簡(jiǎn)單高效。在此過程中，需要我們展現(xiàn)我們自己實(shí)驗(yàn)過程，更重要的是還要有驗(yàn)證過程，我們必須讓我們的方法有理有據(jù)。收集資料是做畢業(yè)設(shè)計(jì)的前期準(zhǔn)備工作，資料是否全面、可靠，關(guān)系到整個(gè)畢業(yè)設(shè)計(jì)的進(jìn)程?？茖W(xué)工作來不得半點(diǎn)虛假，在設(shè)計(jì)過程中每個(gè)數(shù)據(jù)計(jì)算都不容易有半點(diǎn)錯(cuò)誤，在matlab編程中每個(gè)字母都不能寫錯(cuò)，因此，在設(shè)計(jì)過程中必須要有高度的責(zé)任心，要有嚴(yán)肅認(rèn)真的工作態(tài)度。另外，導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的治學(xué)態(tài)度、一絲不茍的工作作風(fēng)和高尚的人格魅力，都給了學(xué)生很大感觸，使學(xué)生終生受益。在您們身上，我看到了這句話的真諦，您們諄諄的教導(dǎo)，偉大的人格和無私奉獻(xiàn)的精神，讓我終生難忘，永遠(yuǎn)鞭策我前進(jìn)。我們始終是一個(gè)團(tuán)結(jié)、友愛、積極向上的集體，我們六人中即將有一人出國，四人就讀研究生，即將走向工作崗位的阿薇也是我們心目中的全才。向百忙之中抽出時(shí)間審稿和參加本論文答辯的老師致以深深的謝意。 。1 。newhideNums=10。,39。 % 訓(xùn)練次數(shù) =。error=mse(e,net)。%輸出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的結(jié)果,權(quán)值和閾值w_heni={1,1}。b_he=b_heni39。 %第一組輸入向量 end for j=1:newhideNums net1=0。 end for k=1:outputNums net1=。 o=[1 ] %測(cè)試樣本的輸出 end o%%預(yù)測(cè)結(jié)果figure(1)plot(1:jishuqi,o,39。預(yù)測(cè)樣本39。)。25。預(yù)測(cè)值39。ylabel(39。)。 end net1=net1+b_out。 %輸入層到隱層的加權(quán)和 end net1=net1+b_he(j)。 %輸出層閾值%預(yù)測(cè)c=1。 %隱層權(quán)值w_out={2,1}。%需要預(yù)測(cè)樣本的個(gè)數(shù)b=size(PP)。%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)y=sim(net,p)。})。net=newff(minmax(p),[newhideNums,outputNums],{39。1 ]39。 ]39。MEIER P ,Nonparametric estimation from inplete observations .【4】 強(qiáng)度模型的Bayes ：國防科技大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)，2000,22(3):8589.【5】:湛江師范學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院,2004,25(3):8084.【6】:寧波工程學(xué)院機(jī)械學(xué)院,2008,10(7):6268.【7】萬書亭, 　保定：華北電力大學(xué)機(jī)械工程系,2010,5(3):109113.【8】：：機(jī)械工業(yè)出版社，2011【9】保家，陳雪峰，何正嘉，李兵利. ：西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，2010，44（9）:75121.【10】蔡金燕，于志堅(jiān)，韓春輝，:北京跟蹤與通信技術(shù)研究所，2008，29（10）:12471248【11】 　王肇琪, 付勤毅. 滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)檢測(cè)方法[J] . 有色礦山, 1991(1) : 3640.【12】　武和雷, 朱善安, 林瑞仲, 等. 滾動(dòng)軸承故障診斷虛擬儀器系統(tǒng)[J] . 軸承, 2002(12) : 3439.【13】　趙曉玲. 滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)檢測(cè)方法[J] . 重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào), 2007, 9(1) : 4144.【14】陳珊珊. 時(shí)域分析技術(shù)在機(jī)械設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用[J] . 機(jī)械傳動(dòng), 2007, 31(3) : 7983.【15】蔡改改，陳雪峰，陳保家，李兵．：西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，2012，46（1）:109113.【16】 :中南大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,2006，3（2）：4547.【17】閆 欣，肖春英，朱春來，徐 東， 邯鄲:中國船舶重工集團(tuán)公司第七一八研究所,2010,23(2):3337.【18】Philippe WEBER, Didier THEILLIOL, Christophe Reliability in Fault Diagnosis DecisionMaking based on Dynamic Bayesian des Sciences et Techniques BP 239 54506 Vandoeuvre Cedex France:Centre de Recherche en Automatique de Nancy CNRS UMR 7039 Nancy Universit233。在我們即將分離的時(shí)刻，我別無他話，衷心的祝愿大家一路走好、前程似錦、一生平安幸福。再者，還要感謝四年來在學(xué)習(xí)和生活中所有給予我關(guān)心、支持和幫助的老師和同學(xué)們。另外，我還需要特別感謝孫老師、劉老師和陳老師在中期審核時(shí)候?qū)ξ姨岬慕ㄗh。謝辭在本論文的寫作即將完成之際，我的心情無法平靜，本文的完成既是我孜孜不倦努力的結(jié)果，更是導(dǎo)師武紅霞老師親切關(guān)懷和悉心指導(dǎo)的結(jié)果。只有廣泛收集有用的資料才能設(shè)計(jì)出比較好的產(chǎn)品。以前課程設(shè)計(jì)接觸課程知識(shí)比較窄，而且時(shí)間有限，即使發(fā)現(xiàn)了問題也不能及時(shí)改進(jìn)，借用這次機(jī)會(huì)再次把專業(yè)知識(shí)做了系統(tǒng)的了解，特別是機(jī)械設(shè)計(jì)可靠性方面的知識(shí)。畢業(yè)設(shè)計(jì)主要收獲和體會(huì)如下：(1) 學(xué)到了理論研究的方法。顧名思義，本課題是利用對(duì)滾動(dòng)軸承的峭度值預(yù)測(cè)其可靠度。本章通過對(duì)滾動(dòng)軸承的狀態(tài)指標(biāo)的分析，決定用峭度值作為本課題的狀態(tài)指標(biāo)。 （4）本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，正確預(yù)測(cè)未來的可靠度，該過程表明，設(shè)備狀態(tài)信息用于設(shè)備可靠性預(yù)測(cè)是可行和有效的，也是未來可靠性發(fā)展的重要方向。 （2）本文求瞬時(shí)可靠度簡(jiǎn)單方便，沒有那么多的繁瑣的參數(shù)和公式，使計(jì)算方便、簡(jiǎn)單。由此可以見證，我們這種方法可以用來預(yù)測(cè)未來的瞬時(shí)可靠度。（通過美國大學(xué)數(shù)據(jù)庫里數(shù)據(jù)提取）表2 滾動(dòng)軸承的峭度值 組數(shù)C1C2C3C4C5C6C7 12344,6945 其中CC2等代表時(shí)間為1小時(shí)，兩小時(shí)。本實(shí)驗(yàn)截取的數(shù)據(jù)是在失效闕值的附近截取的。這些參數(shù)的變化, 能直觀地反