【文章概述】
本文主要探讨了RBF（Radial Basis Function，径向基函数）神经网络在柴油机振动故障诊断中的应用。振动故障诊断是确保船舶柴油机安全稳定运行的关键技术，而RBF神经网络因其快速的学习收敛性、良好的泛化能力和优秀的逼近性能，成为解决这一问题的有效工具。
【RBF神经网络基础】
RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层构成。隐藏层神经元通常采用径向基函数作为激活函数，如高斯函数，以实现对输入数据的非线性映射。网络的输出层通过加权求和的方式，结合中心点值和扩展参数，来确定最终的输出。在训练过程中，RBF神经网络采用有导师学习，通过调整权重、中心点和扩展参数，使得网络输出尽可能接近期望输出，优化网络性能。
【RBF神经网络在柴油机振动故障诊断中的应用】
1. **特征参数提取**：通过对时间序列的分析，提取出能反映柴油机振动故障的特征参数，这些参数经过归一化处理后，作为神经网络的输入。
2. **网络构建与训练**：建立适当的RBF神经网络结构，输入层节点对应于特征参数，输出层节点则用于识别不同的故障类型。使用随机梯度下降法进行网络训练，调整权重、中心点和扩展参数，以最小化网络误差。
3. **故障识别**：通过训练得到的RBF神经网络模型，输入柴油机的振动数据，网络将根据设定的输出节点，判断柴油机的工作状态和故障类型。
4. **实验验证**：实验结果显示，该RBF神经网络系统能有效地识别并分类柴油机的振动故障，提高了故障诊断的效率和准确性。
【振动故障诊断系统开发】
1. **系统架构**：整个振动故障诊断系统包括数据采集、预处理、特征提取、RBF神经网络诊断以及结果反馈等环节。振动数据由ENTEK振动监测仪采集，经PLC（Programmable Logic Controller）控制系统处理，通过以太网上传到诊断系统。
2. **远程监控与移动应用**：通过Web远程配置服务器，实现对数据的远程监控和多系统接入，利用手机客户端软件，用户可以随时随地获取报警信息，查看流程图和报表，从而实现实时的故障诊断和生产管理。
【总结】
RBF神经网络在柴油机振动故障诊断中的应用，显著提升了故障检测的速度和准确性，降低了因机械故障造成的停机风险。同时，结合现代信息技术，如移动监控和“互联网+”理念，实现了故障诊断与生产管理的无缝对接，提升了企业信息化管理水平，对于保障船舶柴油机的安全运行具有重要意义。
