滚动轴承故障诊断：特征值归一化与BP神经网络

"该文研究了滚动轴承故障诊断中的特征值归一化方法，通过线性函数转换将特征值统一到0～1区间，便于后续的神经网络处理。此外，文中还介绍了滚动轴承故障诊断系统的基本构成，以及数据处理流程，包括振动数据的预处理、特征提取和模式识别。" 在滚动轴承故障诊断的研究中，特征值归一化是一个关键步骤，因为原始特征值的幅值差异可能导致比较困难和神经网络输入的不稳定性。为了统一不同样本间特征值的尺度，采用线性函数转换进行归一化。具体公式为 \( y = \frac{x - MinValue}{MaxValue - MinValue} \)，其中 \( x \) 是转换前的值，\( y \) 是归一化后的值，\( MaxValue \) 和 \( MinValue \) 分别为样本的最大值和最小值。在Matlab程序中，这一过程被应用于特征值矩阵tz，生成归一化后的特征值矩阵gy。 系统整体上，滚动轴承故障诊断依赖于传感器获取的振动信号，经过电荷放大器放大和A/D转换，数据进入计算机进行分析。利用Matlab，研究人员执行时域和频域分析，提取有效特征向量，并通过BP神经网络进行模式识别，以判断滚动轴承是否发生故障。 振动数据处理的流程包括以下几个阶段： 1. **特征值归一化**：如上述所述，确保所有特征值在同一尺度内。 2. **频域分析及特征值提取**：通过快速傅里叶变换(FFT)从频域角度提取特征。 3. **时域分析及特征值提取**：包括计算均值、方差和均方根值等，这些时域特征值有助于识别故障状态。 4. **信号预处理**：首先是零均值化，即将信号的均值调整为零，消除直流分量对频谱分析的影响。 5. **数据导入Matlab**：将处理后的数据输入到Matlab进行进一步分析和建模。 6. **BP神经网络模式识别**：训练神经网络以识别正常与故障状态的模式。 零均值化处理是数据预处理的重要部分，它去除信号的直流成分，使得频谱分析更为准确，避免大谱峰干扰小峰值的识别。时域特征值如均值、方差和均方根值提供了关于振动信号动态特性的信息，对于故障诊断具有重要意义。例如，均值的改变可能指示轴承状态的变化，方差则反映了振动的分散程度，而均方根值则体现了信号波动的强度。 该文详细探讨了滚动轴承故障诊断中的数据处理技术和特征工程，特别是特征值归一化和零均值化的应用，这些都是构建智能故障诊断系统的关键环节。通过这样的处理，能够更有效地利用信号分析结果，提高故障检测的准确性和效率。