基于KPCA与径向基神经网络的滚动轴承故障诊断.pdf

【基于KPCA与径向基神经网络的滚动轴承故障诊断】 在现代智能制造领域，机械设备的监测和诊断技术至关重要，特别是在大数据分析的支持下，能够实时评估设备的工作状况。滚动轴承作为机械设备的重要组成部分，其故障诊断直接影响设备的运行效率。面对非线性且大数据量的故障特征，传统的简单算法往往无法胜任。因此，研究者开始探索更先进的方法，如将核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）与径向基神经网络（Radial Basis Function, RBF）相结合，以提升故障诊断的准确性和效率。 KPCA是对传统主成分分析（PCA）的扩展，适用于非线性数据的处理。其基本流程包括将低维数据通过核函数映射到高维空间，然后在高维空间进行主成分分析以降维。在具体应用中，首先对原始数据进行标准化处理，接着选择合适的核函数，如高斯核，构建核矩阵并进行去中心化处理。通过计算核矩阵的特征值和特征向量，选取贡献率最大的几个特征值对应的特征向量，从而得到降维后的数据。 RBF神经网络是一种非线性的多层前馈网络，它分为输入层、隐含层和输出层。在网络中，RBF通常作为隐层的激活函数，尤其是高斯函数，因为它具有良好的平滑性和局部特性。输入层与隐含层的连接权值固定为1，保持原始数据信息不变。而隐含层到输出层的连接权值依赖于数据的聚类中心（通过K-means算法确定）和扩展常数，这些权值可通过线性最小二乘法求解。 本文采用KPCA对1000组样本数据进行降维，以保留原始特征信息。随后，利用K-Means聚类确定RBF神经网络的参数，通过线性最小二乘法计算网络权重。经过这种方法处理后，测试样本数据的均方误差仅为0.0694，表明该方法在滚动轴承故障诊断上取得了良好的效果。 总结来说，基于KPCA与RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法通过降维处理复杂非线性数据，有效地提升了诊断精度。这种方法不仅解决了大数据量带来的计算复杂性问题，还克服了非线性数据处理的挑战，为智能制造中的设备健康管理提供了有力工具。