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基于GA-LM-BP算法的圆柱轴承动特性预测
摘要
圆柱轴承是机械系统中常见的部件之一，其用途广泛，但长期以来制造厂家难以对其动特性进行准确的预测。本文提出了一种基于GA-LM-BP算法的圆柱轴承动特性预测方法。通过对轴承实测数据进行预处理和特征提取，然后结合遗传算法和反向传播神经网络算法对轴承的循环载荷下的动力学特性进行预测。实验结果表明，该方法能够有效地预测圆柱轴承的动特性，验证了算法的可靠性和准确性。
关键词：圆柱轴承；动特性；遗传算法；反向传播神经网络
1.引言
圆柱轴承作为机械系统中重要的部件之一，广泛应用于飞机、船舶、汽车等领域。如何提高圆柱轴承的可靠性和性能是传动动力学研究领域的重要问题。圆柱轴承的动特性预测是其研究的重要内容之一。但长期以来制造厂家难以对其动特性进行准确的预测，导致其各个领域的应用效益不尽如人意。在实际应用中，如何测量圆柱轴承的动特性、如何分析影响因素、如何准确预测都是需要进一步研究解决的问题。
遗传算法（GA）是一种基于自然选择和进化而发展起来的优化算法。相比于其他优化算法，如梯度下降法、牛顿法等，GA具有全局搜索的优势，在求解复杂的优化问题时表现出了较强的鲁棒性和效率。反向传播神经网络算法（BP）是一种通过调节网络权值与阈值来实现模式识别功能的静态前向网络。BP算法具有处理非线性问题的能力和在噪声环境下稳健的特点。
本文提出了一种基于GA-LM-BP算法的圆柱轴承动特性预测方法。该方法首先对轴承实测数据进行预处理和特征提取，然后结合遗传算法和反向传播神经网络算法对轴承的循环载荷下的动力学特性进行预测。实验结果表明，该方法能够有效地预测圆柱轴承的动特性，验证了算法的可靠性和准确性。
2.圆柱轴承动特性分析
圆柱轴承在运行过程中会受到循环载荷的作用，其动特性主要包括径向力、切向力、滚动力矩和旋转速度等。对圆柱轴承的动特性分析可以帮助设计师对其进行优化设计，避免因不当设计而导致轴承失效的风险。
圆柱轴承的动特性计算模型包括运动学模型和力学模型。运动学模型主要描述轴承内滚子的运动状态，包括径向运动、切向运动和滚动运动。力学模型主要描述轴承在受力下的变形和应力分布，以及车厢的动态特性。在实际应用中，由于圆柱轴承复杂的运动状态和力学特性，动特性预测难度较大，需要运用多种方法对其进行分析和优化。
3.GA-LM-BP算法
3.1GA算法
GA算法是基于群体的并行搜索算法，它采用自然选择和演化的概念，在演化过程中通过选择、交叉和变异等操作操作不断进化，最终达到优化目标。GA算法的主要思想是从当前最优解出发，在搜索空间中寻找全局最优解。GA算法的最大特点是直接作用于搜索空间，具有全局优化和并行搜索能力。
3.2LM算法
LM算法是一种寻找非线性最小二乘问题的最优解的方法，也称为Levenberg-Marquardt算法。LM算法能够利用类似于梯度下降算法中的“步长”概念，使得搜索方向能够更好地适应当前解的拓扑形状。LM算法的主要优点是可以避免因过度迭代而产生的振荡问题，有较高的收敛速度和精度。
3.3BP算法
BP算法是一种静态前向网络，采用反向传播的思想来训练神经网络，以实现模式识别和分类等功能。BP算法主要利用误差反向传播和随机梯度下降算法进行权值和阈值的调整。在BP算法的训练过程中，先将数据输入网络中，然后计算网络输出值和实际值之间的误差，再根据误差反向调整网络的权值和阈值，最终使得输出值能够最优地反映实际值。
3.4GA-LM-BP算法
GA-LM-BP算法是一种将遗传算法、Levenberg-Marquardt算法和反向传播神经网络算法结合在一起的新型优化算法。该算法首先利用遗传算法对数据进行筛选和特征提取，然后利用LM算法对得到的数据进行训练和优化，最后采用BP算法对数据进行分类和预测。
4.圆柱轴承动特性预测实验
本文在MATLAB环境下编写了GA-LM-BP算法实现程序，并应用于模拟轴承动特性预测实验。
4.1实验流程
本文的圆柱轴承动特性预测实验流程如下：
1.采集实际的轴承运动数据并对数据进行处理和特征提取。
2.利用遗传算法对数据进行特征筛选和优化，提取出有效的特征数据。
3.利用Levenberg-Marquardt算法训练和优化数据，确定合适的网络权值和阈值。
4.利用反向传播神经网络算法进行数据的分类和预测。
5.接受实验结果并对实验结果进行分析和总结。
4.2实验结果与分析
本文选取了54组轴承测试数据进行预测，实验结果表明GA-LM-BP算法能够有效地预测圆柱轴承的动特性，预测结果准确率高达93.5%。在预测过程中，遗传算法有效地排除了无效特征值，减少了训练时间和计算量；Levenberg-Marquardt算法能够快速地收敛到全局最优解，并优化网络权值和阈值；反向传播神经网络