粒子群优化小波神经网络的齿轮箱故障诊断

针对传统的小波神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢和运行效率低等不足,将粒子群优化引入小波神经网络中,提出了一种粒子群优化小波神经网络学习算法。该方法利用粒子群算法优化小波神经网络中的权值(即尺度因子)和阈值(即平移因子),从而可以自适应地选择小波神经网络的参数,提高算法的收敛性和快速性,克服传统的小波神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢和运行效率低等不足。实验结果表明,提出的方法是有效的,优于传统的小波神经网络学习算法,能够准确地识别齿轮裂纹的损坏程度。

Fault Diagnosis of Gearbox of Wavelet Neural Network with Particle Swarm Optimization