钟 鸣

（苏州市职业大学 机电工程学院，苏州 215104）

关键字：神经网络 钢丝绳 疲劳寿命 曳引轮

电梯曳引钢丝绳是现代电梯的关键部件，它直接关系着乘客或货物能否高效安全的运输。随着电梯提升速度和高度的增加，对电梯曳引钢丝绳的要求也越来越高。同时，曳引钢丝绳也成为了电梯事故的重大危险源，很多事故显示，在用钢丝绳的疲劳损伤基本是无法避免的，其潜伏性很强，危险征兆相当隐蔽，爆发速度很快[1]。以前按照经验做法，电梯曳引钢丝绳更换的年限为5年，即正常使用电梯5年更换钢丝绳，但是国家的相关标准对此并没有具体的时间要求，只是提出报废的标准[2]。因此，建立电梯曳引钢丝绳疲劳寿命预估模型具有较强的实际意义，本文尝试应用人工神经网络技术来寻求解决该实际工程问题的方法。

1 人工神经网络模型

人工神经网络是采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构和功能的系统[3]。人工神经网络中，多层前向网络应用最为广泛，BP（Back-Propagation）算法是目前使用最为成熟的学习算法[4]。图1所示为一三层BP网络的拓扑结构。

图1 三层BP网络结构示意图

BP算法属于δ学习律，是一种有教师的学习算法[5]。整个过程可分为两步，第一步是正反馈，当数据输入网络，网络将从前往后对每个单元的输出进行计算，将每个单元的输出与实际的输出进行比较，并计算误差。第二步是向后传播，这一步从后向前重新计算误差，并且修改权重。……