本公开涉及一种基于BP神经网络的转子不平衡参数辨识方法及装置，其方法包括：获取多组转子的不平衡参数和振动响应数据，转子的不平衡参数包括转子的不平衡大小和转子的不平衡方位角，转子的振动响应数据包括转子的振动响应的幅值和相位；建立多组转子的不平衡参数与振动响应数据之间的对应关系，构建训练样本；基于训练样本对预设模型进行训练，得到训练后的预设模型；获取待识别转子的振动响应数据；基于待识别转子的振动响应数据和训练后的预设模型，获得待识别转子的不平衡参数。通过该方法可以利用转子振动响应数据逆向求解转子不平衡参数，后续实现对转子不平衡振动的有效控制，提高转子动平衡效率。提高转子动平衡效率。提高转子动平衡效率。
【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的转子不平衡参数辨识方法及装置
[0001]本公开涉及转子动平衡
，尤其涉及一种基于BP神经网络的转子不平衡参数辨识方法及装置。
技术介绍
[0002]转子运行的稳定性是衡量旋转机械性能优劣的重要标准，在实际现场中，由于诸多因素的干扰，转子存在不平衡，且转子不平衡会导致转子出现失稳现象。转子不平衡是航空发动机振动的关键因素之一，振动传到飞机上则会影响仪表的精度、寿命和正常工作状态，严重时将造成飞行事故。转子动平衡是降低由于不平衡故障导致设备产生较大振动的最主要手段，因此，高效、准确的平衡转子具有重要的意义。
[0003]传统的平衡方法如影响系数法、振型平衡法由于需要多次启停车进行加减试重，存在平衡效率较低的问题。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种基于BP神经网络的转子不平衡参数辨识方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种基于BP神经网络的转子不平衡参数辨识方法，方法包括：获取多组转子的不平衡参数和振动响应数据，转子的不平衡参数包括转子的不平衡大小和转子的不平衡方位角，转子的振动响应数据包括转子的振动响应的幅值和相位；建立多组转子的不平衡参数与振动响应数据之间的对应关系，构建训练样本；基于训练样本对预设模型进行训练，得到训练后的预设模型；获取待识别转子的振动响应数据；基于待识别转子的振动响应数据和训练后的预设模型，获得待识别转子的不平衡参数。
[0006]通过上述方法可以利用转子振动响应数据逆向求解转子不平衡参数，后续实现对转子不平衡振动的有效控制，提高了转子动平衡效率。
[0007]结合第一方面，在某些可能的实现方式中，上述方法还包括：获得初步训练样本，初步训练样本包括多组转子的不平衡参数，及不平衡参数分别对应的振动响应数据；对初步训练样本进行归一化处理；对归一化后的转子的振动响应数据进行频谱分析，获得目标训练样本，目标训练样本包含转子振动响应的幅值和相位与对应的转子的不平衡大小和不平衡方位角。
[0008]结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述方法还包括：基于预设模型的目标参数，对训练样本进行训练；在转子的不平衡参数的训练结果与转子的真实不平衡参数的均方差Ms不大于预设阈值或训练循环迭代次数达到目标次数的情况下，停止训练，得到训练后的预设模型。
[0009]结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述预设模型包括BP神经网络模型，预设模型的目标参数，包括：BP神经网络学习率为0.05；输入层单元数为2；输入层激活函数为线性函数；隐藏层单元数目为20；隐藏层激活函数为正切S型传递函数；
输出层单元数目为2；输出层激活函数为对数S型传递函数。
[0010]结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述方法还包括：通过仿真随机获得多组转子的不平衡参数；将多组转子的不平衡参数带入转子运动微分方程中求解，得到多组转子的不平衡参数分别对应的振动响应数据。
[0011]结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述方法还包括：建立单盘偏置转子模型，随机生成多组转子的不平衡参数。
[0012]结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述方法还包括：利用Newmark
‑
β积分方法对转子运动微分方程求解，得到多组转子的不平衡参数分别对应的振动响应数据。
[0013]结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述方法还包括：采用最大
‑
最小归一化方法对初步训练样本进行归一化处理。
[0014]根据本公开提供的方法，能够进行不平衡参数的程序化计算，实现特定转子动平衡求解的高效性。同时，基于模型的转子不平衡参数辨识方法可操作性强，对于某新型结构转子，操作人员只需完成样本训练，得到模型，再次平衡同类型转子时，只需调用该模型，便可由未知转子振动响应数据求解不平衡参数，极大地发挥了数据集成化的优势，提高了转子动平衡效率。
[0015]根据本公开的第二方面，提供了一种转子的不平衡参数识别装置，装置包括：获取模块，用于获取多组转子的不平衡参数和振动响应数据，转子的不平衡参数包括转子的不平衡大小和转子的不平衡方位角，转子的振动响应数据包括转子的振动响应的幅值和相位；以及获取待识别转子的振动响应数据；构建模块，用于建立多组转子的不平衡参数与振动响应数据之间的对应关系，构建训练样本；训练模块，基于训练样本对预设模型进行训练，得到训练后的预设模型；识别模块，基于待识别转子的振动响应数据和训练后的预设模型，获得待识别转子的不平衡参数。
[0016]结合第二方面，在某些可能的实现方式中，上述装置还包括：获取模块，用于获得初步训练样本，初步训练样本包括多组转子的不平衡参数，及不平衡参数分别对应的振动响应数据；处理模块，用于对初步训练样本进行归一化处理；分析模块，用于对归一化后的转子的振动响应数据进行频谱分析，获得目标训练样本，目标训练样本包含转子振动响应的幅值和相位与对应的转子的不平衡大小和不平衡方位角。
[0017]结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述装置还包括：训练模块，用于基于预设模型的目标参数，对训练样本进行训练；在转子的不平衡参数的训练结果与转子的真实不平衡参数的均方差Ms不大于预设阈值或训练循环迭代次数达到目标次数的情况下，停止训练，得到训练后的预设模型。
[0018]结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述装置还包括：参数模块，用于设置预设模型的目标参数，其中，BP神经网络学习率为0.05；输入层单元数为2；输入层激活函数为线性函数；隐藏层单元数目为20；隐藏层激活函数为正切S型传递函数；输出层单元数目为2；输出层激活函数为对数S型传递函数。
[0019]结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述装置还包括：获取模块，用于通过仿真随机获得多组转子的不平衡参数；将多组转子的不平衡参数带入转子运动微分方程中求解，得到多组转子的不平衡参数分别对应的振动响应数据。
[0020]结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述装置还包括：建立模块，用于建立单盘偏置转子模型，随机生成多组转子的不平衡参数。
[0021]结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述装置还包括：计算模块，用于利用Newmark
‑
β积分方法对转子运动微分方程求解，得到多组转子的不平衡参数分别对应的振动响应数据。
[0022]结合第二方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，上述装置还包括：处理模块，用于采用最大
‑
最小归一化方法对初步训练样本进行归一化处理。
[0023]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，存储器上存储有计算机程序，处理器执行程序时实现如以上的方法。
[0024]根据本公开的第四方面，提本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的转子不平衡参数辨识方法，其特征在于，所述方法包括：获取多组转子的不平衡参数和振动响应数据，所述转子的不平衡参数包括转子的不平衡大小和转子的不平衡方位角，所述转子的振动响应数据包括转子的振动响应的幅值和相位；建立所述多组转子的不平衡参数与振动响应数据之间的对应关系，构建训练样本；基于所述训练样本对预设模型进行训练，得到训练后的预设模型；获取待识别转子的振动响应数据；基于所述待识别转子的振动响应数据和所述训练后的预设模型，获得所述待识别转子的不平衡参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立所述多组转子的不平衡参数与振动响应数据之间的对应关系，构建训练样本，包括：获得初步训练样本，所述初步训练样本包括多组转子的不平衡参数，及不平衡参数分别对应的振动响应数据；对所述初步训练样本进行归一化处理；对归一化后的所述转子的振动响应数据进行频谱分析，获得目标训练样本，所述目标训练样本包含所述转子振动响应的幅值和相位与对应的转子的不平衡大小和不平衡方位角。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练样本对预设模型进行训练，得到训练后的预设模型，包括：基于所述预设模型的目标参数，对所述训练样本进行训练；在所述转子的不平衡参数的训练结果与转子的真实不平衡参数的均方差Ms不大于预设阈值或训练循环迭代次数达到目标次数的情况下，停止训练，得到训练后的预设模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括BP神经网络模型，所述预设模型的目标参数，包括：BP神经网络学习率为0.05；输入层单元数为2；输入层激活函数为线性函数；隐藏层单元数目为20；隐藏层激活函数为正切S型传递函数；输出层单元数目为2；输出层激活函数为对数S型传递函数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多组转子的不平衡参数和振...
【专利技术属性】
技术研发人员：李利辉，贾志刚，路宽，赵仕博，
申请(专利权)人：中国航空发动机研究院，
类型：发明
国别省市：
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