基于遗传优化小波神经网络的微动齿轮故障诊断

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。     

基于差分进化小波神经网络的配电变压器故障检测

配电变压器内部结构复杂，运行环境不确定，故障时有发生。将差分进化算法和小波神经网络结合，应用于配电变压器的故障检测。给出了小波神经网络的结构和原理，分析了差分进化算法的具体实现，在此基础上，给出了差分进化小波神经网络的原理和具体实施步骤。影响变压器运行的变量很多，对故障诊断中用到的状态变量进行了类型划分，找到动态变量、准动态变量和静态变量的状态数据和变量应用场景，进行了故障诊断前的故障状态数据挖掘。结合状态数据，进行了神经网络的结构设计和样本设计。学习算例表明，差分进化小波神经网络能够表达故障检测的映射关系，具有更高的故障诊断效率。     

基于差分进化小波神经网络的刀具磨损状态识别

提出应用小波神经网络进行刀具磨损状态识别的方法,给出了具体的识别流程。构建了小波神经网络,并实现了差分进化对网络参数的优化。通过检测加工现场的切削力和切削声音信号,将其进行信号处理后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,最终实现刀具磨损状态的识别。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刀具磨损状态识别,具有较高的诊断精度和效率。     

小波-神经网络在齿轮故障诊断中的应用

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.     

小波一神经网络在齿轮故障诊断中的应用

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。     

基于小波神经网络(WNN)的齿轮故障诊断

在研究齿轮故障诊断模型以及齿轮故障诊断策略的基础上,选择基于知识方法的小波神经网络方法用于齿轮故障诊断,提出了学习速率自适应调整的梯度下降法来修正小波神经网络的各个系数;最后通过实验证明,利用小波神经网络技术能够实现准确识别齿轮故障.     

基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统

基于齿轮典型故障机理及其信号特征,采用时域、幅值域与频谱分析相结合的诊断方法,建立了齿轮故障诊断神经网络模型,试验验证模型诊断结果具有较高准确性。基于Windows平台和Visual C＋＋语言,开发了基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统,将传统的时频信号分析理论与现代小波分析、神经网络和专家系统技术融入齿轮故障诊断之中,形成一个更加完善基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统。     

基于差分进化Takagi-Sugeno模糊神经网络的电网故障诊断模型

为有效处理电网故障中存在的不确定性，提出一种基于改进差分进化Takagi-Sugeno模糊神经网络的电网故障诊断模型。该模型基于分布式并行处理的思路，根据配置的继电保护和断路器对每个元件而非整个电网建立相应故障诊断模型。为提高诊断模型的准确性，对差分进化算法的缩放因子和交叉率进行自适应改进，并将改进算法用于优化各模型的前件参数和后件参数。仿真结果表明，与其他神经网络相比，该模型能够成功诊断存在拒动、误动的复杂故障，提高了电网故障诊断的容错性。     

基于小波—Hilbert解调的齿轮故障诊断方法

提出了一种小波分析与Hilbert解调谱相结合的分析方法,并应用于齿轮故障特征的提取。依据齿轮箱故障机理和频谱特征,采用小波变换将信号分解后在不同频带进行分析,实现齿轮故障中的非线性耦合特征频率的提取,然后对特征频率进行Hilbert解调以得到准确的故障信息。将其应用于汽车领域,结果表明提出的方法可以有效提高频率分辨率,实现故障特征的准确提取,对于汽车变速箱的齿轮故障诊断具有一定的价值。     

基于小波包与改进BP神经网络的齿轮故障诊断

对齿轮振动信号应用小波包分解提取故障特征向量,并以此作为改进BP神经网络的输入,对神经网络进行训练,建立齿轮运行状态分类器,用以诊断齿轮的运行状态。结果表明,该方法对齿轮故障诊断十分有效。