基于蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测方法
专利汇可以提供基于蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于蜻蜓 算法 优化BP神经网络的 滚动 轴承 故障检测方法，并对该 滚动轴承 故障检测方法的过程和涉及到的相关内容进行理论描述。本发明通过 加速 传感器 收集滚动轴承运转过程中的振动 信号 ，使用小波包方法对滚动轴承振动信号进行处理。通过小波包将采集到的信号进行分解，获得信号的 特征向量 。在获取到特征向量后，针对BP神经网络存在的易陷入局部极值的问题，使用蜻蜓算法对BP神经网络的权值、 阈值 进行优化，然后将获得的特征向量输入到由蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测模型中对其完成训练，最后将测试样本输入到训练过的蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测模型中完成滚动轴承的故障检测。，下面是基于蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)通过加速传感器收集滚动轴承运转过程中的振动信号，使用小波包的方法对滚动轴承振动信号进行处理，通过小波包将信号进行分解，获得信号的特征向量；
(2)使用蜻蜓算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，得到由蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测模型，然后将步骤(1)获得的特征向量输入到由蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测模型中，对其完成训练；
(3)将测试样本输入到训练过的由蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测模型，完成滚动轴承的故障检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测方法，其特征在于：步骤(2)中蜻蜓算法运行包含的步骤以及BP神经网络的前向传播、误差信号的反向传播过程分别如下所示：
蜻蜓的行为包含如下几种所示：
分离行为模式表达式为：
该公式中，N'—蜻蜓相邻的同类数量；Si——第i个蜻蜓产生分离行为模式时跟其它蜻蜓的位置向量；X——蜻蜓个体所在的位置；Xj——相邻的蜻蜓个体j所在的位置；
排队行为模式表达式为：
该公式中，Ai——第i个蜻蜓个体出现排队行为时所处的位置向量；Vj——同类群体中其它的蜻蜓飞行时速度；
结盟行为模式表达式为：
该公式中，Ci——第i个蜻蜓个体出现结盟行为时所处的位置向量；
寻找猎物行为模式表达式为：
Fi＝X+-X
该公式中，Fi——第i个蜻蜓个体产生捕食猎物行为进行捕食行为模式时的位置向量；X+——食物源的位置；
躲避天敌行为模式表达式为：
Ei＝X--X
该公式中，Ei——第i个蜻蜓遇见天敌时为了躲避天敌产生的躲避行为时所处的位置向量；X-——猎食蜻蜓的外敌所处的位置；
在蜻蜓飞行的过程中，蜻蜓飞行的方向、步长用步向量进行表示，基于上述分离行为模式、排队行为模式、结盟行为模式、寻找猎物行为模式、躲避天敌行为模式，步向量ΔXt+1的表达式如下所示：
ΔXt+1＝(sSi+aAi+cCi+fFi+eEi)+ω'ΔXt
该公式中，a——对齐权重；c——凝聚权重；e——天敌权重因子；f——猎物权重因子；
s——分离权重；ω'——惯性权重；t——当前的迭代次数；
蜻蜓的个体更新的公式如下所示：
Xt+1＝Xt+ΔXt+1
在蜻蜓的附近没有其它的蜻蜓时，要达到使得蜻蜓位置更新的目的，需要通过Lévy飞行的方法在搜索空间中飞行；
公式如下所示：
Xt+1＝Xt+Le'vy(d)ΔXt
该公式中，d——维度；
Lévy函数的公式如下所示：
该公式中，r1、r2——[0，1]之内的随机数；β——常数；
BP神经网络的前向传播、误差信号的反向传播过程为：当神经网络接收到数据信息，以输入层为起点，激活值通过每个中间层传播到了输出层，进而使得输出层中的神经元的能够得到输入相应，基于减小响应值、真值两者之间的误差的方向，此时起点为输出层，然后通过各个中间层对每个权值进行调整，最终进入到输出层中，随着神经网络内部进行地不断调整，输入响应的精准率也越来越高，在神经网络结构中，神经元彼此间相邻的两层会进行连接，同一层的神经元之间则无连接，BP神经网络的结构包含3个部分：输入层、中间层、输出层；
具体公式分别如下所示：
中间层神经元的输出公式：
该公式中，xq——输入节点；ym——输出节点；vmq——输入层、中间层节点间的网络权值；θm——中间层节点阈值；
输出层神经元的输出公式：
该公式中，Ln——输出层节点；θn——输出层节点阈值；Pnm——中间层、输出层间的网络权值；
实际输出、期望输出之间的误差公式：
该公式中，Kn——期望输出。
3.根据权利要求2所述的一种基于蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测方法，特征在于：步骤(2)中使用蜻蜓算法对BP神经网络进行优化的步骤为：
步骤一：对蜻蜓算法中涉及的参数进行初始化、对BP神经网络中的数据进行设置，该设置内容包含训练、测试数据集，且设置按一定的比例进行；
步骤二：获取更新后的权重值、适应度值，判断邻域里是否存在蜻蜓，对所涉及到的蜻蜓算法中的权重进行初始化，在该些权重值完成更新后，基于此进而能够获得适应度值，然后由欧氏距离的方法能够判断出邻域中是否存在蜻蜓，判断结果分为两种，存在时使用ΔXt+1＝(sSi+aAi+cCi+fFi+eEi)+ω'ΔXt与Xt+1＝Xt+ΔXt+1两个公式进行对蜻蜓位置、步长的更新；如果不存在，则使用Xt+1＝Xt+Le'vy(d)ΔXt对蜻蜓的位置进行完成更新；
步骤三：上述步骤完成后，进行结果输出。
基于蜻蜓算法优化BP神经网络的滚动轴承故障检测方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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