基于神经网络的振动筛裂纹检测与趋势分析

"振动筛裂纹损伤检测及趋势分析基于神经网络辨识模型" 本文主要探讨了如何利用神经网络辨识模型来检测和分析振动筛的裂纹损伤及其发展趋势。振动筛在工业生产中广泛用于物料分级，但在长期高应力工作环境下容易产生裂纹，影响设备的稳定性和生产效率。针对这一问题，研究者提出了一种新的检测方法。 首先，通过实测振动信号，建立了一个专门针对振动筛的神经网络辨识模型。这个模型能够模拟筛体在不同工作条件下的动态响应。在虚拟激励下，分析模型的响应信号在频域的特征，这是检测裂纹的关键步骤。频域分析能够揭示振动信号的频率成分，有助于识别出因裂纹导致的异常振动模式。 接着，对辨识模型的权重进行了统计特性研究。权重是神经网络模型的重要组成部分，它们反映了模型对输入信号的敏感度。通过对权重的统计分析，可以发现模型参数的变化，这些变化可能与振动筛结构的损伤程度有关。如果权重出现异常变化，可能是结构裂纹的指示。 将这种方法应用于实际工业现场的振动筛，研究人员发现它能有效检测裂纹并预测其发展趋势。通过对历史数据的分析，可以提前发现裂纹的形成和扩大，从而采取预防性维护措施，减少设备故障和停机时间，提高生产效率。 此外，振动筛的损伤检测不仅依赖于频域分析和神经网络模型，还涉及到安装在筛帮上的加速度传感器。这些传感器实时监测振动筛的工作状态，提供关键的动态特性信息，帮助识别不同工况下的损伤迹象。 本文提出的检测方法结合了现代神经网络技术与传统的振动分析，为振动筛的健康监测提供了新途径。这种方法不仅可以实时检测裂纹，还能预测裂纹的发展趋势，对于保障设备安全、延长使用寿命具有重要意义。在未来的工业应用中，类似的技术有望成为预防性维护策略的重要工具。