基于Matlab智能BP神经网络(12)

3 神经网络结构及BP神经网络

3.1 神经元与网络结构

关于人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)，T. Koholen的定义是“人工神经网络是能够模拟生物神经系统对真实世界所做出的反应。”简言之，人工神经网络是在对人脑组织机构和运行机制深入认识和理解基础之上，模拟人脑的结构，更重要的是模拟人脑的智能行为[11]。

从广义上说，故障可以被理解为任何异常的齿轮振动现象，即齿轮在啮合过程中出现的不期望的运动特性，通常表现为该系统中某个或某些重要变量的特性偏离了正常范围。人类在实际生产过程中获得齿轮箱各种运行模式信息，从而建立齿轮正常及不同的故障的模式。在进行故障诊断时，人类会根据不同的故障信号征兆来完成模式映射过程。

本文基于matlab软件，利用matlab语言建立神经网络模型，利用实验获得的各种模式下的齿轮振动信号来分析处理提取特征参数后转换成特征向量，然后将特征向量与故障模式建立映射关系，映射关系是可以自适应地进行调整，实现齿轮的故障诊断。

3.1.1 生物神经元与人工神经元

人类大脑大约由1012个神经元构成，而神经网络有神经元互相连接构成。神经元是具有长突起的细胞，它由细胞体和细胞突起构成，是大脑处理信息的基本单元，细胞突起主要由树突、轴突和突触组成。 如图3-1所示。

图 3-1 生物神经元

在神经元中，信号的处理与传递主要在突触附近。当其受到刺激时，细胞体上轴突以电信号进行传递。当脉冲幅度超过突触前膜的阈值电位后，突触前膜将用于神经传递的化学物质释放在突触间隙以便突触后膜接受传递信号。而模拟神经元模型可用图3-2。

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