轴承故障融合诊断方法

针对传统人工神经网络在故障诊断中应用的局限性，提出一种基于小波变换、遗传算法与神经网络的融合故障诊断方法。该方法选用小波变换对原始采样信号进行特征提取，再用遗传算法优化选择最为重要的特征作为神经网络的输入参数。最后，由神经网络进行状态识别和特征分类，这样不仅减少网络训练时间，降低网络计算量，而且有效提高分类的准确性及故障诊断的可靠性，轴承故障诊断实验结果表明，该方法是有效的。