滚动轴承故障诊断：BP神经网络与RBF神经网络对比分析

"本文对比了BP神经网络与RBF神经网络在电机滚动轴承故障诊断中的应用，通过经验模态分解提取故障特征，并进行训练和分析，发现RBF网络在诊断准确性和训练速度上更具优势。" 电机滚动轴承是机械设备中的关键部件，其工作状态直接影响设备的稳定性和效率。故障诊断对于预防设备故障、降低维修成本和保障生产安全至关重要。本文关注的是在电机滚动轴承故障诊断中，两种常见的神经网络方法——BP神经网络和RBF神经网络的性能比较。 BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛应用的多层前馈网络，它通过反向传播算法来调整权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。在电机滚动轴承故障诊断中，BP神经网络能学习和拟合大量数据，从而识别不同的故障模式。然而，BP网络的训练过程可能较长，且易陷入局部最优，对初始权重敏感。 RBF（Radial Basis Function）神经网络则以其快速收敛和高精度闻名。它使用径向基函数作为隐层神经元的激活函数，可以高效地处理非线性问题。在滚动轴承故障诊断中，RBF网络能够迅速学习并精确识别故障特征，其训练过程比BP网络更为高效。 文章中，研究人员首先采用经验模态分解（EMD）技术对轴承振动信号进行分析，这是一种自适应的数据分析方法，能够从复杂信号中分离出不同频率成分，提取出故障特征。然后将这些特征向量分别输入到BP和RBF神经网络中进行训练。经过比较，RBF神经网络在诊断准确性上表现更优，同时其训练速度也更快，显示出在滚动轴承故障诊断领域的优越性能。 电机滚动轴承故障诊断的关键在于有效的特征提取和模式识别。BP和RBF神经网络都是有效的工具，但RBF网络在处理此类问题时显示出更好的性能。这一结论对于实际工业应用具有指导意义，特别是在实时监控和预测维护的场景下，选择RBF神经网络可能会带来更高的效率和准确性。 关键词：滚动轴承；故障诊断；BP神经网络；RBF神经网络；模式识别 中图分类号：TH133.33（机械工程-轴承）；TP183（自动控制技术-神经网络） 文献标识码：A 文章编号：1672－7169(2018)06－0053－05 这篇研究为电机滚动轴承的故障诊断提供了新的视角，强调了RBF神经网络在该领域的潜力，对于提升电机设备的运行可靠性、降低维护成本具有重要意义。