摘要　對機械工業中常用的評價滾動軸承故障的沖擊脈沖法，提出了一種基于神經網絡的故障評價系數自修正策略。這一修正系數模塊已用于工業現場滾動軸承狀態在線監測系統中，經長期運行的實踐證明，自修正系數模塊的引入極大地提高了滾動軸承運行狀態判斷的準確性。 

敘詞：滾動軸承　沖擊脈沖法　神經網絡　自修正系數 
　 
0　前言 

滾動軸承是機械工業中量大面廣的重要零部件，它的運行狀態直接影響到機器設備的運轉質量，由于滾動軸承故障造成的機器設備事故也屢有發生，因此，對運行中滾動軸承的狀態進行評價的研究引起了諸多機械設計和狀態監測技術人員的關注。當前對滾動軸承運行狀態評價，在工業現場最常用也是最為有效的方法之一是沖擊脈沖法(SPM方法)［1］，但該方法對軸承狀態的評定是采用經驗的曲線法，這條曲線是在十分理想的條件下獲得的，即：軸承負載和轉速在設計范圍內，SPM傳感器的安裝必須完全符合標準。工業現場的具體工況條件是很復雜的，運轉中的機器設備是具有多種不確定因素和難以確切描述的多維非線性系統，其精確模型難以提取，SPM方法評價軸承運行狀態的理想條件在工業現場是無法實現的，{TodayHot}為此應當在機器監測的同時能自學習對象機器的具體情況，自適應地產生評價滾動軸承狀態的修正系數，使監測系統在一段時間的運行之后，逐漸與對象機器的現場具體復雜情況相適應。根據這一思想，我們在對中國揚子石化公司塑料廠造粒機多個滾動軸承建立在線監測系統時，針對滾動軸承的SPM監測方法，提出了一種基于人工神經網絡的自修正系數方法。該系統已經在現場使用，使用的情況表明，系統能有效地自適應產生用于修正的參數，提高了監測系統對滾動軸承運行狀態評價的準確率。 

1　基于BP網絡的自修正模塊原理 

1.1　SPM方法 

滾動軸承在運轉中，如果滾動體接觸到內外滾道面的缺陷區，將會產生低頻沖擊作用，所產生的沖擊脈沖信號，會激起SPM傳感器的共振，共振波形一般為20kHz～60kHz，包含了低頻沖擊和隨機干擾的幅值調制波，經過窄帶濾波器和脈沖形成電路后，得到包含有高頻和低頻的脈沖序列。SPM方法是根據這一反映沖擊力大小的脈沖序列來判斷軸承狀態的，并且采用了沖擊脈沖值(SV)這一新的尺度dBc、dBm，實際使用時用分貝值來表示。 

dBc(Carpet Value)值：又稱地毯值或高頻值。它是由滾道面的紋波隨機激勵引起的，與軸承的潤滑狀態和油膜厚度有關。它出現的頻次高(1kHz以上) 而且值較小。 

dBm(Maximum value)值：又稱強脈沖值或低頻值，表示脈沖序列中強脈沖序列的幅值。它與滾動軸承的損傷和潤滑油中的雜質有關，出現的頻次低(1 kHz以下)而且值較大。 

dBm和dBc之間的差值直接與軸承故障有關，兩者之間的關系與單個軸承的具體特點有關，也與現場的復雜情況有關，其精確的數學模型尚不能提取。 

1.2　自修正模塊的原理 

摘要　對機械工業中常用的評價滾動軸承故障的沖擊脈沖法，提出了一種基于神經網絡的故障評價系數自修正策略。這一修正系數模塊已用于工業現場滾動軸承狀態在線監測系統中，經長期運行的實踐證明，{HotTag}自修正系數模塊的引入極大地提高了滾動軸承運行狀態判斷的準確性。 

敘詞：滾動軸承　沖擊脈沖法　神經網絡　自修正系數 
　 
0　前言 

滾動軸承是機械工業中量大面廣的重要零部件，它的運行狀態直接影響到機器設備的運轉質量，由于滾動軸承故障造成的機器設備事故也屢有發生，因此，對運行中滾動軸承的狀態進行評價的研究引起了諸多機械設計和狀態監測技術人員的關注。當前對滾動軸承運行狀態評價，在工業現場最常用也是最為有效的方法之一是沖擊脈沖法(SPM方法)［1］，但該方法對軸承狀態的評定是采用經驗的曲線法，這條曲線是在十分理想的條件下獲得的，即：軸承負載和轉速在設計范圍內，SPM傳感器的安裝必須完全符合標準。工業現場的具體工況條件是很復雜的，運轉中的機器設備是具有多種不確定因素和難以確切描述的多維非線性系統，其精確模型難以提取，SPM方法評價軸承運行狀態的理想條件在工業現場是無法實現的，為此應當在機器監測的同時能自學習對象機器的具體情況，自適應地產生評價滾動軸承狀態的修正系數，使監測系統在一段時間的運行之后，逐漸與對象機器的現場具體復雜情況相適應。根據這一思想，我們在對中國揚子石化公司塑料廠造粒機多個滾動軸承建立在線監測系統時，針對滾動軸承的SPM監測方法，提出了一種基于人工神經網絡的自修正系數方法。該系統已經在現場使用，使用的情況表明，系統能有效地自適應產生用于修正的參數，提高了監測系統對滾動軸承運行狀態評價的準確率。 

1　基于BP網絡的自修正模塊原理 

1.1　SPM方法 

滾動軸承在運轉中，如果滾動體接觸到內外滾道面的缺陷區，將會產生低頻沖擊作用，所產生的沖擊脈沖信號，會激起SPM傳感器的共振，共振波形一般為20kHz～60kHz，包含了低頻沖擊和隨機干擾的幅值調制波，經過窄帶濾波器和脈沖形成電路后，得到包含有高頻和低頻的脈沖序列。SPM方法是根據這一反映沖擊力大小的脈沖序列來判斷軸承狀態的，并且采用了沖擊脈沖值(SV)這一新的尺度dBc、dBm，實際使用時用分貝值來表示。 

dBc(Carpet Value)值：又稱地毯值或高頻值。它是由滾道面的紋波隨機激勵引起的，與軸承的潤滑狀態和油膜厚度有關。它出現的頻次高(1kHz以上) 而且值較小。 

dBm(Maximum value)值：又稱強脈沖值或低頻值，表示脈沖序列中強脈沖序列的幅值。它與滾動軸承的損傷和潤滑油中的雜質有關，出現的頻次低(1 kHz以下)而且值較大。 

dBm和dBc之間的差值直接與軸承故障有關，兩者之間的關系與單個軸承的具體特點有關，也與現場的復雜情況有關，其精確的數學模型尚不能提取。 

1.2　自修正模塊的原理 

針對SPM方法建立的基于BP網絡的自修正系數模塊的結構見圖1。

圖1　自修正系數結構框圖

在軸承發生故障并被更換后，現場操作人員填寫軸承更換管理系統程序，該程序一方面完成對軸承更換的管理功能，另一方面將軸承更換時的高、低頻值(dBc和dBm)傳遞給BP網絡，同時將操作人員對此次軸承更換的合適性和及時性的評價用于對傳統SPM方法評定曲線的修正。 

人工神經網絡是近年來發展起來的一門新興科學［2］，BP神經網絡是使用最廣泛的人工神經網絡，它是一個包含有隱層的多層網絡， 
BP模型由三個神經網絡元層次組成，分別是輸入層、隱層、輸出層。各層神經元之間形成全互連連接，各層內的神經元之間沒有連接。其輸入輸出特性為非線性可微非遞減函數，一般取為Sigmoid函數，表示神經元的飽和特性。由于隱節點的引入，用三層具有Sigmoid神經元的BP網絡可以以任意精度逼近任何函數［3］。 

實際使用的BP網絡為1-48-1的結構，輸入為SPM方法的低頻值，輸出為高頻值，逼近SPM方法高、低頻之間的復雜關系。由于該神經網絡主要用于計算而不是分類判斷，所以精度要求較高。單個樣本只有達到小于8×10-5的誤差才能不低于系統硬件的測量精度，即BP網絡的誤差不會是系統誤差的主要項。為了達到這么高的精度，我們采用很大的隱層節點數：48。這樣做的代價是運算速度下降。但這只是在預學習的時候前期訓練時間長，在系統實際工作的時候，BP網絡可能不用學習，即使學習，也只是單個樣本的學習，選代次數絕不會超過幾十次，所以不會影響系統的實時性。 

在構建BP網絡的時候，我們首先根據現場的具體數據和現場工作人員的經驗數據對BP網絡進行預訓練，以生成一組初始權值。所謂現場的具體數據是指現場工作人員用離線式SPM儀器采集的歷次歷史數據。在沒有現場具體數據的范圍時，采用現場操作人員提供的經驗數據。在這些數據中挑選一些具有代表性的數據作為訓練樣本。在預訓練完畢后，挑選上述數據中未用作樣本的數據作為BP網絡的驗證數據，如果未達到精度要求則重復預訓練過程。 

表中所示為對預訓練出來的BP網絡進行測試的結果。 

表　BP網絡測試結果 
輸入 26 28 30 
期望輸出 22 23 26 
神經網絡輸出 22.65 24.16 25.73 

系統工作的時候，BP網絡首先利用初始權值對輸入數據進行運算，以判斷是否達到預定的精度。因為這些輸入數據是代表軸承具體特性的，如果BP網絡達到預定精度則說明該BP網絡與軸承的具體情況是一致的，不對權值進行修改；如果沒有達到，則說明該BP網絡與軸承具體情況還不是很一致，必須用BP算法對權值進行反復學習，直至與現場的具體情況趨于一致，真正代表該機器的具體情況。修正后的權值保存下來作為下一次BP網絡運算的基礎。 

修正SPM方法評定曲線，根據BP網絡的運算結果和軸承更換管理程序傳遞過來的更換評價，即現場軸承的具體特點和上次軸承更換的及時程度來進行。修正之后的評定曲線可用于測量監控系統，以修正和彌補工業現場復雜的工況條件對于監測方法的影響。 

2　工業現場應用實例 

SPM方法評價滾動軸承運行狀態的自修正系數模塊，裝載于南京揚子石化公司塑料廠PP造粒機的軸承在線監測系統的分析軟件中，在工業現場運行一年多來，根據現場實測的數據和現場操作人員多年積累的經驗，用BP神經網絡對原來SPM軸承故障的評價曲線作了修正，使之基本上符合這臺PP造粒機軸承運行的實際情況。該造粒機上的一號軸承是一個外徑360mm，內徑200mm，工作轉速為1480 r/min的單列向心球軸承。按SPM方法的經驗曲線，當低頻值為86dB時，說明軸承已有損傷，應引起重視，但實際現場工作人員數次在檢修中發現，達到上述數值時，一號軸承已經嚴重損壞，已無法恢復工作，這充分說明SPM方法的經驗曲線與具體機器對象的特性之間存在著一定的差異。據此，我們用BP神經網絡自修正系數軟件，對SPM方法的經驗曲線進行了修正，預訓練BP網絡時初始數據使用現場操作人員的經驗數據，即一號軸承在低頻沖擊值dBm為46dB時需要引起重視，此時的高頻值dBc由BP網絡計算得出，這樣經修正后的高、低頻值來作為一號軸承的評價標準。對不同的軸承逐一進行預學習修正以后，每個軸承都有相應的評價運動狀態的標準。現場使用一年多來，與以前相比，軸承故障引起停機的事故明顯減少，保證了造粒機的長周期安全運行。實踐證明，對SPM方法的評價曲線修正后的評價數據是符合PP造粒機的實際情況，是非常合適的。 

3　結論 

本文針對工業現場極其復雜的工況條件對機器在線監測診斷系統的影響，具體就SPM方法對滾動軸承的監測，利用近年來發展起來的新興人工神經網絡科學，嘗試構建基于BP神經網絡的自修正系數模塊。該系統經過一段時間的現場學習后，將能代表現場工況條件和現場對象機器的具體特點，自適應產生代表現場對象機器具體特點的修正系數，修正SPM方法評定軸承狀態的經驗曲線，以彌補現場復雜的工況條件對SPM監測方法的影響。經本系統在中國揚子石化公司的實際運行，證明系統的構建是成功和可靠的。