| 差分进化小波神经网络在微动齿轮故障诊断中的应用 |
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| 引用本文： | 姚宁,王武,张飞云.差分进化小波神经网络在微动齿轮故障诊断中的应用[J].机械设计与制造,2012(12). |
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| 作者姓名： | 姚宁 王武 张飞云 |
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| 作者单位： | 许昌学院电气信息工程学院,许昌,461000 |
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| 基金项目： | 河南省教育厅自然科学研究资助项目，河南省科技厅科技攻关计划资助项目 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 小波神经网络 差分进化算法 故障诊断 微动齿轮 仿真 |
Application of Differential Evolution Wavelet Neural Networks in Micro-Gears Fault Diagnosis |
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| YAO Ning
,
WANG Wu
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ZHANG Fei-yun.Application of Differential Evolution Wavelet Neural Networks in Micro-Gears Fault Diagnosis[J].Machinery Design & Manufacture,2012(12). |
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| Authors: | YAO Ning WANG Wu ZHANG Fei-yun |
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| Abstract: | |
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