针对反向传播(BP)算法和基于负熵固定点迭代快速独立分量分析(FastICA)方法各自的优缺点，提出了FastICA遗传神经网络算法，对滚动轴承进行故障识别.首先对信号进行FastICA分离，得到振动信号故障信息的独立分量，每个独立分量对应着相应的能量，将各个独立分量的能量构成特征向量；其次利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，得到遗传神经网络；最后将特征向量作为遗传神经网络的输入样本进行故障识别.利用该方法对滚动轴承多类故障信号进行识别，提高了故障识别能力.
Depending on the intrinsic weakness and advantages of back propagation(BP) neural network and fast independent component analysis(FastICA), a FastICA genetic neural networks method was proposed for fault characteristic signal recognition. The FastICA is used to decompose signals to obtain the independent components successively, each of independent components corresponding to an energy band, and feature vector of each energy band is used as input sample to optimize neural network. Secondly, the genetic algorithm is used to optimize the weights and thresholds of BP neural network to obtain the genetic neural network. Thirdly, the feature vector is used as input sample of the genetic neural network to identify the fault. Using this method can analysis and identify many kinds of rolling bearings fault signal, and through this method the ability of fault identification isimproved.
在实际中，传感器测得的振动信号基本是混合信号，为了保证诊断信息的质量，提高故障诊断的准确性，需要提取出信号中独立的或者相对独立的信息成分，对实际测得的混合信号实现分离.针对神经网络计算量大、速度慢、易陷入局部极小值的缺陷，不能快速地对特征提取的信号进行故障诊断识别，提出了FastICA遗传神经网络算法，对特征信号进行故障识别.该方法将FastICA分离算法具有的收敛速度较快、计算量小、较强鲁棒性等优点，与遗传神经网络收敛速度快、不存在局部误差跳跃等优点相结合，能保证训练过程的全局收敛，提高故障识别能力和精度，增强寻优能力，减小误差，加快轴承故障的诊断速度.
1 FastICA算法对振动信号的特征提取盲源分离技术(BSS，blind source separation)是实现混合信号分离最常用的方法，其中独立分量分析(ICA, independent component analysis)[1-4]方法是解决BSS问题最为有效的方法之一.应用ICA算法解决问题的关键是要建立能度量分离结果独立性的判决标准和与之相对应的分离方法，从混合信号中分离出各自独立的源信号，按照度量分离结果的独立性判决标准选择相应的ICA分离方法.目前，FastICA算法应用较为广泛[5-7].
由于每个独立分量估计
1) 对原始旋转机械振动信号进行FastICA分离，选取包含主要故障信息的N个独立分量估计
2) 求出旋转机械振动信号的各个独立分量估计
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(1) |
其中s1ni为第i个独立分量.
3) 以每个独立分量估计
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(2) |
4) 对特征向量T进行归一化处理，令E= 
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(3) |
由于BP神经网络存在收敛速度慢、无法确保算法是否收敛到了全局最小点、寻优能力弱等缺点[8]，本研究采用遗传算法优化BP神经网络的算法，其具体的优化流程如图 1所示.
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图 1 遗传算法优化BP网络流程 |
结合FastICA分离算法，笔者提出了基于FastICA遗传神经网络算法.其首先应用FastICA分离算法对带噪声的旋转机械混合信号s(t)进行估计，得到完全分离的源信号的多个独立分量估计
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图 2 负熵遗传神经网络算法原理 |
笔者采集了某供暖双吸式离心水泵的滚动轴承故障信号，滚动轴承型号为6312，转速为1 480 r/min，在滚动轴承轴向安装1个型号为DH131压电式加速度传感器，径向安装3个型号为DH187压电式加速度传感器(分别在滚动轴承的上部和两侧).
通过提取出滚动轴承故障的部分特征值，将正常轴承、外圈故障、滚动体故障、内圈故障4种故障类型作为遗传神经网络的训练样本，根据FastICA算法，求出每个独立分量估计的能量，用E表示，计算出部分样本，并将该数据作为遗传神经网络的训练样本，如表 1所示.
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表 1 轴承故障的训练样本 |
根据故障类型的数量和遗传神经网络，确定隐含的节点数，本次设定遗传神经网络的结构为9-5-4，定义权值、阈值的取值范围为[-1,1]，并将其权值和阈值转换为二进制，以达到缩短遗传算法寻找全局最优值时间的目的.定义遗传算法的种群规模为20，迭代次数为30. 图 3所示为遗传算法迭代次数与总体误差的关系.
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图 3 遗传算法迭代次数与总体误差的关系 |
通过图 3可以看出，遗传算法在寻优过程进化到第24代时，就找到了全局的最优解，即便是再进行遗传迭代，该值不再发生变化，此时，可以找出相对应的编码串，并将编码串上的二进制编码转变为与之相对应的十进制的神经网络权值和阈值，将这些权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值，采用训练样本进行网络训练.设定训练步数为100，学习率为0.01，训练目标误差为10-5.训练过程如图 4所示，仅需要6步即可完成训练.
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图 4 遗传神经网络的训练 |
对训练好的网络输入预测样本，得到的实际网络输出和期望输出的值如表 2所示.
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表 2 神经网络诊断的结果 |
由表 2可看出，实际输出值与目标输出值是非常接近的，对于样本1正常的滚动轴承训练后，实际输出值和目标值相差0.001 3；对于样本2，外圈故障实际输出值和目标值相差0.003 9；对于样本3，滚动体故障实际输出值和目标值相差0.001 3；对于样本4，内圈故障实际输出值和目标值相差0.001 3. 4个样本的实际输出值与目标值误差很小，表明该网络具有较高预测精度.所以，将FastICA遗传神经网络应用到滚动轴承故障识别，提高了其能力，减小了误差，加快了滚动轴承故障的诊断速度.
4 结束语应用FastICA遗传神经网络方法对滚动轴承进行故障识别，具有以下优点：1) 利用FastICA分离算法对故障信号进行特征提取，该算法具有收敛速度较快、计算量小、较强的鲁棒性等优点；2) 利用遗传神经网络具有收敛速度快、不存在局部误差跳跃等优点，克服了神经网络易陷入局部极小值的缺陷，提高了故障识别能力和精度; 3) FastICA遗传神经网络方法在滚动轴承的故障诊断中效果良好，为滚动轴承的故障诊断提供了一种快捷的判别方法.
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