基于改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法優(yōu)化DBN的軸承故障診斷*

陳 劍,黃 志,徐庭亮,孫太華,李雪原

(合肥工業(yè)大學(xué) a.噪聲振動(dòng)工程研究所;b.安徽省汽車(chē)NVH技術(shù)研究中心,合肥 230009)

0 引言

滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械最易磨損、更換的部件之一,在設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中,如果滾動(dòng)軸承出現(xiàn)故障,容易造出重大損失,甚至發(fā)生安全事故,因此,對(duì)滾動(dòng)軸承的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)尤為重要[1]。滾動(dòng)軸承的故障振動(dòng)信號(hào)大都呈現(xiàn)出非平穩(wěn)性特點(diǎn),時(shí)頻分析方法依靠專(zhuān)業(yè)知識(shí)從源信號(hào)中提取含有故障信息的特征分量進(jìn)行故障診斷。唐貴基等[2]使用改進(jìn)的小波包變換來(lái)分離滾動(dòng)軸承單通道振動(dòng)信號(hào)中的復(fù)合特征故障,而后重構(gòu)軸承的單點(diǎn)故障信號(hào),實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障特征的分離和提取;蘇文勝等[3]將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)應(yīng)用在滾動(dòng)軸承的降噪預(yù)處理過(guò)程中,使用EMD對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,凸顯信號(hào)的高頻共振部分,再利用帶通濾波和包絡(luò)解調(diào)實(shí)現(xiàn)故障診斷。這些經(jīng)典的時(shí)頻分析故障診斷技術(shù)十分依賴(lài)故障特征設(shè)計(jì),且在處理復(fù)雜信號(hào)時(shí),分解閾值的設(shè)置需要多次實(shí)驗(yàn),耗時(shí)長(zhǎng),效果也不夠理想。

隨著深度學(xué)習(xí)算法的引進(jìn),傳統(tǒng)故障診斷方法與深度學(xué)習(xí)相融合的研究逐漸成為主流。崔鵬宇等[4]把軸承振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻域特征參數(shù)和熵特征參數(shù)融合,構(gòu)建特征矩陣,然后輸入到優(yōu)化的反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行故障診斷;程軍圣等[5]中先對(duì)源信號(hào)做EMD分解,然后建立起內(nèi)涵模態(tài)分量(intrinsic mode functions,IMF)的自回歸模型(autoregressive model,AR),用AR的自回歸參數(shù)和殘差方差構(gòu)建特征向量,再輸入支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)中進(jìn)行故障診斷。但傳統(tǒng)時(shí)頻分析方法具有一定的局限性,尤其對(duì)軸承這類(lèi)多分量信號(hào)處理時(shí),變分模態(tài)分解(variational modal decomposition,VMD)容易發(fā)生頻率混疊,計(jì)算速率會(huì)受到中心頻率初值選擇的影響,計(jì)算效果又受到分解個(gè)數(shù)和懲罰因子的制約,此外,EMD的端點(diǎn)效應(yīng)也會(huì)導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)算法的診斷效果不理想[6-7]。LMD是在EMD的基礎(chǔ)上提出,用來(lái)處理多分量信號(hào),LMD分解后得到乘積函數(shù)(product function,PF)分量,其頻率和幅值都較完整的蘊(yùn)含在PF分量中,對(duì)于多分量軸承振動(dòng)信號(hào),LMD是一個(gè)非常適合的預(yù)處理方法[8-10]。

本文利用LMD對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,計(jì)算各PF的散布熵和時(shí)域指標(biāo),構(gòu)建特征矩陣,再使用加權(quán)慣性權(quán)重改進(jìn)BPSO中的固定權(quán)重,并用改進(jìn)BPSO優(yōu)化DBN的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和學(xué)習(xí)率,得到IBPSO-DBN診斷模型,實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承故障的診斷和分類(lèi)。同時(shí)為了驗(yàn)證所提方法的優(yōu)越性,用試驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練IBPSO-DBN模型并與DBN、PSO-DBN、BPSO-DBN模型做對(duì)比,結(jié)果表明,基于LMD的IBPSO-DBN故障診斷模型能有效診斷滾動(dòng)軸承故障。

1 基礎(chǔ)理論

1.1 局部均值分解方法

LMD是一種自適應(yīng)時(shí)頻分析方法,其本質(zhì)是利用信號(hào)自身的局部均值點(diǎn),通過(guò)自適應(yīng)迭代分解把多分量信號(hào)分解成若干個(gè)含有物理意義的PF分量與殘余項(xiàng)之和的形式,具體分解過(guò)程如式(1)、式(2)所示。

經(jīng)LMD迭代分解得到的PF分量表達(dá)式為:

PF1=a1(t)s1n(t)

(1)

式中:PF1中的包絡(luò)信號(hào)a1(t)代表源信號(hào)的最高頻率,s1n(t)為一個(gè)純調(diào)頻信號(hào),能計(jì)算PF1的瞬時(shí)頻率為:

(2)

然后,再?gòu)腨(t)中去除PF1,得到一個(gè)新的信號(hào),重復(fù)此過(guò)程k次,直到uk為一個(gè)單調(diào)函數(shù)為止。uk的迭代過(guò)程如式(3)所示。

(3)

至此,源信號(hào)Y(t)重構(gòu)為式(4):

(4)

1.2 散布熵理論

散布熵通過(guò)符號(hào)化時(shí)間序列,比對(duì)信號(hào)之間幅值的關(guān)系來(lái)計(jì)算模式的重復(fù)概率,能夠有效降低原始序列中的噪聲干擾。因此,PF分量散布熵能很好抑制PF分量含有的噪聲成分。

(5)

(6)

式中:round()表示取整函數(shù),c表示散布熵符號(hào)化時(shí)間序列過(guò)程中的類(lèi)別數(shù)。

(7)

式中:i=1,2,…N-(m-1)d。

再計(jì)算每個(gè)嵌入向量散布模式的概率p(πo0o1…om-1):

(8)

式中:count{ }表示嵌入向量映射到散布模式的個(gè)數(shù)。計(jì)算時(shí)間序列的散布熵值:

(9)

把LMD分解后的各PF分量作為散布熵的輸入,求出各PF分量的散布熵。

1.3 IBPSO-DBN模型構(gòu)建

IBPSO-DBN診斷模型的構(gòu)建分為兩步:首先是DBN模型初始化,其次是改進(jìn)BPSO優(yōu)化DBN隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和學(xué)習(xí)率,得到最優(yōu)粒子,構(gòu)建IBPSO-DBN模型。

1.3.1 DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)初始化

DBN是由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)(restricted boltzmann machines,RBM)堆疊而成,具有3個(gè)RBM的DBN網(wǎng)絡(luò)如圖1所示,每個(gè)RBM由可視層和隱含層構(gòu)成,RBM層間通過(guò)權(quán)重w連接,數(shù)據(jù)特征在RBM間逐層映射傳遞,即前一個(gè)RBM的輸出特征是后一個(gè)RBM的輸入特征[13]。每層RBM保證該層隱含層對(duì)可視層特征的最優(yōu)映射,從而高層RBM具有抽象性和表征力更好的特征向量輸出。然后從最高層RBM的開(kāi)始,自頂向下微調(diào)DBN模型參數(shù)。本文的DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)初始化分為無(wú)監(jiān)督和有監(jiān)督兩部分,無(wú)監(jiān)督部分使用大量無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)得到DBN初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)和少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù),有監(jiān)督部分使用少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行反向微調(diào),從而獲得理想的DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)[14]。

(a) 含有3層RBM的DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) (b) 含有n個(gè)可視神經(jīng)元和m個(gè)隱藏神經(jīng)元的RBM圖1 DBN結(jié)構(gòu)模型

RBM是基于能量的函數(shù),能量最小時(shí)RBM為最優(yōu)值,預(yù)訓(xùn)練的目的即最小化RBM。RBM能量函數(shù)定義為:

(10)

由圖1a和式(10)可知,RBM中可視層v=(v1,v2,…vn)有n個(gè)神經(jīng)元,隱含層h=(h1,h2,…h(huán)m)有m個(gè)神經(jīng)元,vi表示可視層第i個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài),hj表示隱含層第j個(gè)神經(jīng)元的狀態(tài),ai,bj表示神經(jīng)元偏置,wij為可視層和隱含層的連接權(quán)重,由此定義初始參數(shù)θ={a,b,w},計(jì)算基于RBM能量函數(shù)的可見(jiàn)層和隱含層的神經(jīng)元聯(lián)合概率分布,即:

(11)

(12)

考慮到同層神經(jīng)元的獨(dú)立性,可以求得vi=1的概率為:

(13)

同理可求得hj=1的概率為:

(14)

Sigmoid()函數(shù)為激活函數(shù):

(15)

RBM預(yù)訓(xùn)練的目的就是為了初步得到最優(yōu)初始參數(shù)θ,用θ*表示,得到具有較好擬合效果的DBN初始結(jié)構(gòu),此時(shí)DBN中的樣本統(tǒng)計(jì)概率和模型生成概率最大化相等,θ*計(jì)算公式為:

(16)

式中:T表示訓(xùn)練樣本總數(shù)。

DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練得到了初始參數(shù),反向微調(diào)階段就是為了提高模型的擬合效果。反向微調(diào)從DBN最高層出發(fā),自頂向下使用預(yù)訓(xùn)練得到的少量標(biāo)簽數(shù)據(jù)逐層向低層微調(diào)初始參數(shù)。一般采用Soft-max做為最后的分類(lèi)器,使用BP算法實(shí)現(xiàn)微調(diào)過(guò)程。設(shè)定DBN網(wǎng)絡(luò)有l(wèi)個(gè)RBM,則預(yù)訓(xùn)練輸出為:

ul(x)=Sigmoid(al+wlul-1(x))

(17)

Soft-max會(huì)以最大概率(預(yù)測(cè)類(lèi)別)的形式判斷DBN的輸出。

DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)初始化完成后,得到了DBN模型,但在初始化的過(guò)程中,隱含層神經(jīng)元和學(xué)習(xí)率反映了DBN挖掘數(shù)據(jù)特征的能力,隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)過(guò)多,DBN的迭代時(shí)間延長(zhǎng),過(guò)少又會(huì)導(dǎo)致特征挖掘不充分,分類(lèi)效果差。針對(duì)此問(wèn)題,本文提出采用BPSO優(yōu)化DBN的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和學(xué)習(xí)率。

1.3.2 BPSO優(yōu)化DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法適用于在連續(xù)空間中進(jìn)行,對(duì)于優(yōu)化DBN隱含層結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)率這樣的離散搜索空間問(wèn)題,粒子群算法局限性較大。針對(duì)離散搜索解空間的問(wèn)題,本文提出BPSO算法對(duì)DBN結(jié)構(gòu)中的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和學(xué)習(xí)率進(jìn)行優(yōu)化。針對(duì)BPSO固定權(quán)重會(huì)影響粒子尋優(yōu)效果的問(wèn)題,提出加權(quán)慣性權(quán)重對(duì)BPSO算法的固定權(quán)重進(jìn)行改進(jìn)。二進(jìn)制粒子群算法理論為:

二進(jìn)制粒子群算法中各個(gè)粒子的位置使用了二進(jìn)制編碼方式,如X=(x1,x2,…,xM)表示粒子種群的位置矩陣,xi=(xi1,xi2,…,xiN)表示第i個(gè)體粒子在第N次迭代的位置,其速度為連續(xù)變化的值,qi=(qi1,qi2,…,qiN)。BPSO的粒子位置和速度更新[15]為:

(18)

(19)

(20)

由式(18)～式(20)的位置和速度更新公式可知,BPSO算法中粒子的位置依靠更新,對(duì)于慣性權(quán)重來(lái)說(shuō),慣性權(quán)重較大,就會(huì)加快粒子在解空間中的搜索速度,避免陷入局部收斂的情況;慣性權(quán)重較小,就會(huì)降低粒子在解空間中的搜索速度,雖然搜索細(xì)致度提升,但搜索空間變小,反而有利于收斂。但是隨著迭代次數(shù)的增加,搜索解空間的細(xì)致度提升,固定權(quán)重不能很好滿足優(yōu)化要求,比如算法計(jì)算初期著力于全局搜索,需要較大的慣性權(quán)重,然而在算法計(jì)算末期,需要讓盡快收斂,那么就需要較小的慣性權(quán)重,為了解決固定權(quán)重不能很好適配算法迭代過(guò)程的需要,本文提出加權(quán)慣性權(quán)重來(lái)改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法的固定權(quán)重。

(21)

改進(jìn)BPSO的速度更新公式為:

(22)

BPSO優(yōu)化DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)步驟如下:

步驟1:DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)初始化,得到初始參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù);

步驟2:初始化粒子群,采用二進(jìn)制編碼方式得到初始種群;

步驟3:計(jì)算粒子適應(yīng)度值,本文用準(zhǔn)確率做適應(yīng)值,計(jì)算本輪迭代中的粒子自身最優(yōu)解pbest,ij和全局最優(yōu)解gbest,ij;

步驟4:依據(jù)式(19)、式(20)和式(22)更新粒子位置和速度;

步驟5:更新判定,若適應(yīng)度值或迭代更新次數(shù)滿足條件,優(yōu)化完成跳轉(zhuǎn)到步驟6,否則跳轉(zhuǎn)到步驟3,開(kāi)始新一輪更新(更新次數(shù)加1);

步驟6:得到最優(yōu)粒子,即最優(yōu)DBN隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和學(xué)習(xí)率。

2 故障診斷流程

軸承的時(shí)域特征是研究軸承故障的有力工具,當(dāng)軸承發(fā)生如點(diǎn)蝕、磨損等故障時(shí),其相應(yīng)的時(shí)域特征指標(biāo)也會(huì)發(fā)生改變,為了把時(shí)域指標(biāo)有效利用起來(lái),本文把PF分量的散步熵與時(shí)域指標(biāo)融合,構(gòu)建特征矩陣,輸入IBPO-DBN診斷模型中進(jìn)行訓(xùn)練,然后用測(cè)試集驗(yàn)證。

基于LMD分解和改進(jìn)BPSO-DBN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法的實(shí)現(xiàn)框圖如圖2所示。

圖2 基于LMD分解和IBPSO-DBN故障診斷流程

步驟1:截取采集的滾動(dòng)軸承原始振動(dòng)信號(hào),保證每個(gè)樣本中都包含軸承旋轉(zhuǎn)一周的時(shí)域信號(hào),一共選取8種工況(見(jiàn)表2所列),每種工況60個(gè)樣本,樣本長(zhǎng)度為1024;

步驟2:對(duì)8種工況的振動(dòng)信號(hào)依次采用LMD分解,得到一系列PF分量,統(tǒng)計(jì)出這些PF分量標(biāo)準(zhǔn)差、峭度、均方根、波峰指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、偏度、裕度指標(biāo)、波形指標(biāo)等8個(gè)時(shí)域特征指標(biāo),得到維度為24的特征向量;

步驟3:特征融合與提取。提取步驟2的時(shí)域指標(biāo)與PF分量進(jìn)行融合。將融合后的特征進(jìn)行歸一化處理,消除不同參數(shù)數(shù)量級(jí)對(duì)變量的影響,得到故障特征向量;

步驟4:構(gòu)建數(shù)據(jù)集。將步驟3的故障特征向量作為診斷模型的輸入數(shù)據(jù),為了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化處理,采用one-hot編碼對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化處理,接著,將數(shù)據(jù)集劃分為測(cè)試集和訓(xùn)練集。為了確保數(shù)據(jù)集的隨機(jī)性和可靠性,需要將480個(gè)樣本隨機(jī)打亂,然后從中隨機(jī)選取280個(gè)樣本作為訓(xùn)練集,200個(gè)樣本作為測(cè)試集。這樣可以有效地避免數(shù)據(jù)集中存在的偏差和干擾,提高模型的魯棒性和泛化能力;

步驟5:初始化粒子群。DBN初始訓(xùn)練,得到深度置信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)和初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將DBN三層隱含層中n1、n2、n3個(gè)神經(jīng)元以及學(xué)習(xí)率L通過(guò)二進(jìn)制編碼得到初始化粒子群;

步驟7:終止條件判定。如果訓(xùn)練樣本的適應(yīng)度值滿足設(shè)定條件或者迭代次數(shù)等于N,則IBPSO優(yōu)化結(jié)束,否則轉(zhuǎn)到步驟5,同時(shí)N自加1,重復(fù)執(zhí)行步驟5,直到滿足判別條件;

步驟8:故障診斷與分類(lèi)。得到最優(yōu)粒子構(gòu)建最優(yōu)DBN網(wǎng)絡(luò),使用訓(xùn)練集對(duì)診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練完成后,經(jīng)測(cè)試集輸入DBN網(wǎng)絡(luò)模型中,輸出診斷結(jié)果。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

本文軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自于某大學(xué)航空發(fā)動(dòng)機(jī)主軸軸承試驗(yàn)機(jī)上采集的不同類(lèi)型軸承故障振動(dòng)數(shù)據(jù)。軸承試驗(yàn)機(jī)的配置如圖3所示。

圖3 軸承試驗(yàn)機(jī)

實(shí)驗(yàn)的軸承型號(hào)為NU1010EM和N1010EM的單列圓柱滾子軸承,軸承相關(guān)參數(shù)如表1所示。

表1 實(shí)驗(yàn)軸承參數(shù)

為了得到不同故障類(lèi)型的軸承,對(duì)軸承內(nèi)圈故障采用激光加工獲得,外圈和滾子故障采用線切割獲得。試驗(yàn)軸承的工況如表2所示,共8種工況。

表2 軸承工況參數(shù)

圖4為本實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所采用的不同工況的滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的原始信號(hào)圖,圖4中R表示r/min。

圖4 實(shí)驗(yàn)原始信號(hào)

3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果

將3.1節(jié)如圖4所示采集到的數(shù)據(jù)按照如圖2所示流程進(jìn)行處理。同時(shí),DBN開(kāi)始初始化訓(xùn)練,再用IBPSO對(duì)DBN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到經(jīng)過(guò)IBPSO優(yōu)化后的DBN網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表3所示。

表3 BPSO-DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

本文隨機(jī)選取采集數(shù)據(jù)的60%作為IBPSO-DBN的訓(xùn)練集,剩下的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集,然后開(kāi)展故障診斷工作。為了驗(yàn)證所提方法有效性,將BPSO-DBN分別于PSO-DBN、DBN、BPSO-DBN做比較,得出以下結(jié)論。

(1)診斷準(zhǔn)確率明顯提高。不同模型的對(duì)比驗(yàn)證如表4所示,IBPSO-DBN的正確率為99.3%,DBN、PSO-DBN網(wǎng)絡(luò)的正確率分別為89.36%和90.64%,未經(jīng)優(yōu)化的BPSO-DBN的正確率為93.75%。

表4 模型對(duì)比驗(yàn)證

(2)擬合效果、診斷正確率明顯提高。如圖5所示,IBPSO-DBN的損失值約在100次迭代后約為0,而PSO-DBN需要迭代約200次,DBN的損失值則陷入局部收斂,可見(jiàn)IBPSO-DBN的擬合效果更好。

圖5 IBPSO-DBN、PSO-DBN、DBN損失對(duì)比 圖6 IBPSO-DBN、BPSO-DBN正確率對(duì)比

如圖6所示,IBPSO-DBN的正確率在迭代至115次左右時(shí)非常接近100%,且迭代過(guò)程正確率函數(shù)曲線較平滑,而B(niǎo)PSO-DBN的正確率函數(shù)在迭代至300次左右才逐漸平穩(wěn),且迭代過(guò)程正確率函數(shù)波動(dòng)較大,表明迭代過(guò)程中陷入局部收斂的情形較多,可見(jiàn)BPSO-DBN的診斷正確率和擬合效果優(yōu)于BPSO-DBN方法。

(3)分類(lèi)效果好。如圖7所示的混淆矩陣可知,在對(duì)正常軸承和滾子故障診斷中出現(xiàn)了誤分類(lèi)現(xiàn)象,分類(lèi)正確率為96%,這是由于實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)噪聲的干擾導(dǎo)致。

圖7 診斷結(jié)果的混淆矩陣

除此之外,IBPSO-DBN方法對(duì)其他類(lèi)型的故障的分類(lèi)識(shí)別率都是100%,綜合分類(lèi)正確率為99%。可見(jiàn)IBPSO-DBN算法的故障診斷和分類(lèi)效果很好。

4 結(jié)論

本文把LMD與DBN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,把PF分量散布熵和時(shí)域指標(biāo)融合,構(gòu)建特征矩陣,針對(duì)DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù):隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和學(xué)習(xí)率設(shè)置不當(dāng)?shù)膯?wèn)題,提出BPSO優(yōu)化DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù),針對(duì)BPSO迭代過(guò)程中固定權(quán)重導(dǎo)致BPSO尋優(yōu)效果不理想的問(wèn)題,提出加權(quán)慣性權(quán)重改進(jìn)BPSO的迭代過(guò)程。最后,把特征矩陣輸入IBPSO-DBN模型中訓(xùn)練,獲得IBPSO-DBN診斷模型。軸承試驗(yàn)結(jié)果與模型對(duì)比試驗(yàn)表明:

(1)基于LMD分解的BPSO-DBN滾動(dòng)軸承故障診斷分類(lèi)方法能夠有效識(shí)別滾動(dòng)軸承的工作狀態(tài)和故障類(lèi)型,診斷正確率優(yōu)于DBN、PSO-DBN和BPSO-DBN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),擬合效果優(yōu)于PSO-DBN和DBN網(wǎng)絡(luò)。

(2)采用加權(quán)慣性權(quán)重改進(jìn)BPSO方法,并用IBPSO對(duì)DBN網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)和學(xué)習(xí)率進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)建最優(yōu)DBN網(wǎng)絡(luò),獲取IBPSO-DBN故障診斷模型,對(duì)于提高滾動(dòng)軸承在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中的故障識(shí)別和診斷率有著重要意義。