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基于齿轮箱故障齿轮的特征提取,提出了将小波包分析与神经网络结合的齿轮故障诊断方法。对齿轮信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量作为故障样本,用训练好的BP神经网络进行故障诊断,实验结果表明该方法能够有效地诊断出齿轮的故障类型。 相似文献
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基于小波包特征向量与神经网络的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
基于故障轴承的特征提取,提出了将小波包分析与神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法.对滚动轴承信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量作为故障样本,用训练好的BP神经网络进行故障诊断,试验结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的故障类型. 相似文献
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提出了基于小波分析和修正指数分布(modifiedexponentialdistribution,MED)的齿轮故障诊断方法,该方法采用小波包将齿轮振动信号分解为若干个频率段,然后选择合适的频率段进行小波包重构,对重构后的信号进行MED分析,得到齿轮振动信号的小波包时-频分布,进而从中提取齿轮振动信号故障的故障特征.对具有裂纹的齿轮振动信号分析结果表明了基于小波分析和MED的齿轮故障诊断方法的有效性. 相似文献
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构建立了三层小波神经网络,给出了小波神经网络结构及算法,给出了差分进化的原理和实施步骤.给出了微动齿轮的机械振动机理和故障特征,将微动齿轮故障分为无故障、齿轮断层、齿轮面磨损脱落、齿轮面损伤,齿轮面裂痕等五种故障,通过振动试验测试故障信息,将其作为小波神经网络的训练样本,将差分进化应用于小波神经网络结构和参数的优化中.仿真结果表明差分进化小波神经网络能够有效避免神经网络不收敛的缺点,提高学习速度,采用差分进化小波神经网络进行微动齿轮故障诊断,具有较高的诊断精度和效率,可以有效应用于其他系统的故障诊断工程中. 相似文献
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给出了微动齿轮的机械振动机理和故障特征,建立了三层小波神经网络,并结合遗传算法进行小波神经网络参数优化。将微动齿轮故障分为无故障、齿轮断层、齿轮面磨损脱落、齿轮面损伤,齿轮面裂痕等五种故障,通过振动试验测试故障信息,将其作为小波神经网络的训练样本,并结合遗传优化实现网络隐层节点和小波参数最佳值。仿真结果表明遗传优化的小波神经网络能够有效避免神经网络不收敛的缺点,提高学习速度,采用遗传优化神经网络进行微动齿轮故障诊断,具有较高的诊断精度和效率,可以有效应用于其他系统的故障诊断工程中。 相似文献