【正文】 來進(jìn)行更高頻率的信號(hào)分析。分解具有關(guān)系： S=AAA3+DAA3+ADA3+DDA3+AAD3+DAD3+ADD3+DDD3。 這種空間分解方式可以一直反復(fù)進(jìn)行下去，信號(hào)被分解到相鄰的頻率段上。它可以模仿人腦處理不完整的、不準(zhǔn)確的、甚至非常模糊的信息，并能聯(lián)想記憶，從部分信息中獲得全部信息。 目前，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別技術(shù)應(yīng)用越來越廣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于模式識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)模型主要包括：有導(dǎo)師學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、無導(dǎo)師學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和混合學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 系統(tǒng)地解決了多層網(wǎng)絡(luò)中隱含單元連接權(quán)的學(xué)習(xí)問題，假設(shè) BP 網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為 M、輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為 L，則此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以看成是從 M 維歐氏空間到 L 維歐氏空間的高度非線性映射。 多層網(wǎng)絡(luò)采用 BP 算法時(shí)，實(shí)際上包含了正向和反向傳播兩個(gè)階段。 圖 31 BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖 BP 網(wǎng)絡(luò)前饋計(jì)算 在訓(xùn)練的學(xué)習(xí)階段，設(shè)有 N 個(gè)訓(xùn)練樣本，先假定用其中的某一個(gè)樣本 p 的 /輸出模式對(duì) { Xp} 和 {Yp } 對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，隱含層 的第 i 個(gè)神經(jīng)元在樣本 p 作用下的輸入為： 31 式中， Xjp 和 Ojp 分別為輸入節(jié)點(diǎn) j 在樣本作用時(shí)的輸入和輸出，對(duì)輸入節(jié)點(diǎn)而言二者相當(dāng)； Wij為輸入層神經(jīng)元 j 與隱含層神經(jīng)元 i 之間的連接權(quán)值； i? 為隱含層神經(jīng)元 i 的閾值； M 為輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)，即輸入向量的維數(shù)。目前，直流電動(dòng)機(jī)具有良好的啟動(dòng)性能且能在寬廣的范圍內(nèi)平滑而經(jīng)濟(jì)的調(diào)速，所以仍然廣泛應(yīng)用于電力機(jī)車、無軌電車、軋鋼機(jī)和啟動(dòng)設(shè)備上，所以對(duì)其故障研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 根據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)使用的直流電動(dòng)機(jī)的調(diào)查與分析，電機(jī)主要的故障有轉(zhuǎn)子 的不對(duì)中、不平衡、轉(zhuǎn)軸彎曲、軸承動(dòng)靜碰摩和損壞及油膜振動(dòng)等。另外，兩端軸承孔在制造加工時(shí)不同軸度超差，軸承安裝質(zhì)量不佳或配合松動(dòng)、元件損壞、電機(jī)端蓋變形等均會(huì)產(chǎn)生不對(duì)中。 2. 不平衡 由不平衡引起的振動(dòng)是電機(jī)最常見的故障類型之一。當(dāng)轉(zhuǎn)子材質(zhì)不均、轉(zhuǎn)子熱不平衡、轉(zhuǎn)子熱彎曲引起振動(dòng)時(shí)，其振動(dòng)的主要特征之一是振動(dòng)變化，即不平衡時(shí)振動(dòng)隨時(shí)間發(fā)生變化振動(dòng)相位不穩(wěn)定，有時(shí)會(huì)產(chǎn)生明顯甩振。轉(zhuǎn)子穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，軸頸在軸承內(nèi)僅繞其中心高速旋轉(zhuǎn) 。由此可見，當(dāng)轉(zhuǎn)子發(fā)生油膜振動(dòng)時(shí)，其振 動(dòng)的主要頻率成分為臨界轉(zhuǎn)速左右的頻率。構(gòu)造含噪原始信號(hào) f (t) = f (t1) + f (t2) + f (t3)如圖 42 所示。 圖 43 小波重構(gòu)的各種細(xì)節(jié)信號(hào) 從重構(gòu)各頻段細(xì)節(jié)信號(hào) d1, d2, d3 可以明顯看出在 t=200、 230 和 500 左右均有幅度跳變，可以判定原信號(hào)在以上三個(gè)時(shí)域位置左右有奇異點(diǎn) 出現(xiàn)，符合實(shí)際仿真信號(hào)。將這兩者加以結(jié)合，可以形成互補(bǔ)，更好的進(jìn)行故障的診斷與識(shí)別。 診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路是 : (l) 利用小波變換優(yōu)良的時(shí)頻局部化特性，提取故障特征。由于直流電機(jī)轉(zhuǎn)子故障時(shí)機(jī)體振動(dòng)會(huì)受到脈沖力的作用，在靠近脈沖力作用的時(shí)刻振動(dòng)信號(hào)的能量比較大，而在遠(yuǎn)離脈沖力作用的時(shí)刻振動(dòng)信號(hào)的主要成分是平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)和噪聲以及低頻干擾，信號(hào)能量相對(duì)較小。若原始信號(hào) x ( k )的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為 N，則小波包分解各頻帶 Sj 上的小波包能量可表示為： 44 其中， xjk表示位于第 j 個(gè)頻帶子空間的離散信號(hào)的幅值。 小波包能量特征提取算法的 Matlab 實(shí)現(xiàn) 目前小波分析在許多科研和工程領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，成為科技工作者經(jīng)常使用的工具之一。然而可以將待診斷系統(tǒng)的各種故障狀態(tài)的測(cè)量數(shù)據(jù)作為樣本特征向量，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)給定期望輸出，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過修改神經(jīng)元連接權(quán)值進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，最后在允許的誤差范圍內(nèi)停止訓(xùn)練，然后即可將其它狀態(tài)特征向量輸入到訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，診斷出故障狀態(tài)。 電機(jī)振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)組成 振動(dòng)信號(hào)采集系統(tǒng)是指測(cè)量并記錄振動(dòng)現(xiàn)象的設(shè)備或系統(tǒng)。振動(dòng)測(cè)量傳感器又稱為拾振器，是將振動(dòng)信號(hào)變成電參量的一種敏感元件。典型的系統(tǒng)一般都需要信號(hào)調(diào)理硬件，用于將原始信號(hào)以及傳感器的輸出接口到數(shù)據(jù)采集板或模塊上。一個(gè)模擬信號(hào)通過上述各部分后可以轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)。采樣也叫抽樣，是信號(hào)在時(shí)間上的離散化，即按照一定的時(shí)間間隔△ t 在模擬信號(hào) x(t)上逐點(diǎn)采取其瞬時(shí)值。具體振值用舍入法歸到靠近的量化電平上，由此將產(chǎn)生量化誤差。為求得更高的量化精度，可選擇位數(shù)更多的 A/D 板。 信號(hào)采樣要有足夠的長(zhǎng)度，這不光是為了保證信號(hào)的完整性，而且是為了保證有較好的頻率分辨率。這在后續(xù)的實(shí)驗(yàn)研究中具有重要的參考價(jià)值。 轉(zhuǎn)子振動(dòng)和其它部件的振動(dòng)是有聯(lián)系的，轉(zhuǎn)子通過軸承支撐在軸承座上，構(gòu)成轉(zhuǎn)子 — 支承系統(tǒng)，支承的動(dòng)力性能對(duì)轉(zhuǎn)子振動(dòng)有極大影響，軸承座振動(dòng)過大也是不允許的。應(yīng)該注意的是測(cè)點(diǎn)的選擇應(yīng)在振動(dòng)比較敏感的位置，而且測(cè)點(diǎn)一經(jīng)確定，就要在同一點(diǎn)測(cè)量，測(cè)點(diǎn)的偏移將導(dǎo)致測(cè)量值的極大誤差 。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后期望輸出和實(shí)際輸出對(duì)比在表 43 中給出。 表 45 測(cè)試輸出 測(cè)試結(jié)果符合實(shí)際測(cè)試信號(hào)對(duì)應(yīng)的狀態(tài)，結(jié)果證明了利用小波包分析能夠有效提取故障特征向量，并且經(jīng)過訓(xùn)練的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確實(shí)能夠?qū)χ绷麟妱?dòng)機(jī)故障狀做出準(zhǔn)確的診斷分類。鑒于故障診斷技術(shù)研 究要針對(duì)具體設(shè)備的具體故障，本文以直流電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)為研究對(duì)象，對(duì)其正常、轉(zhuǎn)子不對(duì)中和軸承碰摩三種早期機(jī)械故障狀態(tài)進(jìn)行診斷研究。 參考文獻(xiàn) [1] Liu L, Shen S H, Guan M, Li C L. 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