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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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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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小波-神经网络在齿轮故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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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《制造业自动化》2020,(6)
为解决往复式压缩机故障诊断难度大且准确率不高的问题,提出一种利用小波包分解和基于PSO优化RBF神经网络的故障诊断方法。该方法利用小波包多层分解对压缩机进行故障特征的提取;针对RBF神经网络易陷入局部最优问题,通过减聚类算法计算出神经网络隐含层的最优节点数,排除人为指定超参数的不确定性。再利用改进后的PSO算法对RBF神经网络的内部参数进行全局寻优;将提取到的故障特征输入到优化后的RBF神经网络,实现对往复式压缩机的故障诊断。实验将压缩机气阀振动信号作为信号源,对上述诊断方法进行验证并与基于BF神经网络和未经优化的RBF神经网络两种诊断方法进行对比。结果表明,该诊断方法具有更好的诊断效果和更高的准确率。 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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根据异步电动机常见故障征兆与故障模式之间的映射关系,利用小波神经网络建立了异步电动机的故障诊断模型。该模型采用共轭梯度下降算法,用动量法和自适应学习速率相结合来优化,并对小波神经网络参数进行了初始化研究。仿真结果表明:与常规小波神经网络和BP网络相比,该模型显著缩短了训练时间,用于异步电动机故障诊断是有效的。 相似文献