石家庄风机厂风机状态预测方法比较

人工神经网络中最常用是 BP 网络(多层前馈网络)，它采用的是误差反向传播算法，BP 神经网络一般由输入层隐含层以及输出层组成: 每一层都由若干个节点组成，每一个节点表示一个神经元，上层节点与下层节点之间通过权来连接，层与层之间的节点采用全互联的连接方式，每层内节点之间没有任何联系，如图 37。BP 神经网络的基本思路方法为：待分析信号的正向传播以及其误差构成的反向传播构成了网络学习的过程。正向的传播过程为，输入的样本到输入层到隐含层最后到达输出层。当输出的实际值和期望值不相等的时候，开始进行误差反向的传播。其基本的思想为输出的误差经过隐含层反向传播到输入层，并且误差分摊给各层单元。得到所有单元误差的信号，这就是单元权值的修改依据。在网络传播的过程中不管是正向还是反向的传播，将各个层的权值周而复始的进行调整。网络学习就是权值的不断调整的过程，达到所训练网络所要求的最小误差大小或者是达到事先设置的学习次数。
5.3.2 BP 神经网络的数学模型
设有n个神经元的任意多层BP神经网络，对于输入层神经元，其输入和输出相同，但是神经元在隐含和输出层的性质不同，以下两式为其特性：
所以BP神经网络最合适的微分方程就是把式(30)带入上面的式子(25)和(27)就可以得出：基于以上原理，加上 BP 网络的算法到现在已经得到了很成熟的发展，有很多改进的放算法，因此选用 BP 网络来实现石家庄风机厂风机状态预测是可行的。
5.3.3 实验验证 BP 神经网络预测的可行性
1）实验数据的处理
本实验数据来源于试验台，给转轴设置不同的偏心配重来仿真现场的转轴不平衡。共采集12组振动速度信号，设置的转轴转速为1600 r/min，采样频率设为512Hz。在运用神经网络对数据进行训练和预测过程中，神经元中的激活函数是有界的，为了使比较大的输入满足激活函数的大梯度范围，降低甚至消除神经元的过饱和状态，在运用神经网络处理数据时，要对数据进行归一化处理，将来源的数据处理为[0，1]之间。因此在应用神经网络预测分析之前，要对数据进行归一化处理具体的公式
3）实验结论
从上面的结果分析中可以看出该方案的网络性能较好，具有实际应用及推广价值。该模型的实际输出与期望输出误差很小，预测结果与实际情况一致，并且结论直观。说明基于 MAT-LAB 神经网络工具箱的 BP 网络对石家庄风机厂风机故障预测是可行的。
5.4 石家庄风机厂风机状态预测方法比较
本文用两种方法对石家庄风机厂风机运行状态进行预测，第一种是直接应用神经网络预测，第二种是 EMD 与神经网络相结合的方式进行预测。 石家庄风机厂 石家庄风机 石家庄市风机厂 石家庄风机维修 石家庄风机销售