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基于SAPSO优化的小波神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承振动信号复杂及故障类型难以预知的问题,提出一种基于模拟退火粒子群算法(SAPSO)优化小波神经网络来诊断滚动轴承故障的新方法,并将其应用于滚动轴承故障诊断。实验表明,该方法能减少迭代次数、提高收敛精度。 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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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
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提出了一种基于小波频谱分析的滚动轴承故障诊断方法。利用小波默认阈值方法进行数据消噪处理,并对消噪后振动数据进行了5层小波分解。根据轴承故障特征频率,对故障特征频率所在层进行小波重构,计算功率谱密度。对滚动轴承故障的振动信号的仿真结果表明,该方法能有效识别滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障。 相似文献
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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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小波包-包络分析在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:9,自引:4,他引:9
滚动轴承故障诊断是机械故障检测中一个重要方面。使用小波包分析和包络分析相结合的方法提取轴承微弱振动信号 ,克服了传统包络分析方法易丢失信号有效成分的缺点。包络信号的细化谱较好体现了轴承故障信息 相似文献
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滚动轴承故障诊断研究的国内现状与发展方向 总被引:3,自引:1,他引:2
阐述了滚动轴承诊断研究的国内现状与发展方向。简单介绍了滚动轴承的失效形式与振动特征以及目前国内学者研究的滚动轴承诊断方法的基本原理和应用。最后对滚动轴承诊断技术的发展作了展望。 相似文献