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针对滚动轴承振动信号的非平稳性和非线性特点以及BP神经网络结构参数差等因素导致滚动轴承故障识别准确率低的问题,提出一种基于小波包结合奇异值分解(SVD)和改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先通过小波包对振动信号进行分解与重构,得到不同频段的信号之后利用SVD提出有效的故障特征向量,输入到BP神经网络中进行测试。考虑到BP神经网络结构参数差等因素,使用IPSO对BP神经网络进行优化,最后测试得出结果。对比实验模拟和现场数据验证表明,基于小波包-SVD和IPSO-BP的滚动轴承故障诊断准确度大大提高。 相似文献
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基于小波包分析和高阶模糊神经网络的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
滚动轴承是旋转机械中最易发生故障的元件之一,提出了一种基于小波包分析和高阶模糊BP神经网络的滚动轴承故障诊断新方法。该方法的具体诊断过程:采用小波包分解的方法提取样本信号各频段的Shannon熵值并结合其他一些量化指标,经筛选后作为特征向量输入滚动轴承故障诊断高阶模糊神经网络,对该网络进行训练与检验。实验表明这种方法与传统方法相比,在收敛速度及对训练总误差控制方面具有更大的优越性。 相似文献
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滚动轴承在煤机设备中广泛应用,在恶劣工况下容易发生故障。为了能够及时准确地获取滚动轴承的运转状态,采用BP神经网络算法与小波函数对轴承振动信号进行分解,从而对滚动轴承进行状态监测以及故障诊断。实验结果表明,BP神经网络能够准确获得滚动轴承的运动状态及故障类型。 相似文献
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为了能够提高数控机床故障诊断的正确率,提出了小波包模糊神经网络方法对数控机床进行故障诊断,也提出了小波包分析提取特征向量的程序,利用小波包分析可以获得数控机床的特征向量,应用模糊神经网络对数控机床进行故障诊断.利用小波包模糊神经网络对数控机床常见的8种故障进行了诊断,证明小波包神经网络进行故障诊断的有效性. 相似文献
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将小波包分析与距离判别分析法相结合的方法应用于滚动轴承故障诊断问题中。利用小波包分析技术提取了滚动轴承典型故障的振动加速度信号的状态特征向量,选用此特征向量作为距离判别分析模型的判别因子,以滚动轴承故障实测模拟数据作为学习样本进行训练,通过分析计算,建立了相应线性判别函数,并利用回代估计方法进行检验。研究结果表明:这种新模型判别能力强,交叉确认估计的误判率为0,不需要优化网络结构,是解决滚动轴承故障诊断的一种有效方法。 相似文献