本文選題：變異算子粒子群優(yōu)化 + WNN故障診斷�。� 參考：《礦山機械》2017年01期

【摘要】：由于齒輪箱振動信號復(fù)雜及故障類型難以預(yù)知,因此提出了一種引入變異算子PSO的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對齒輪箱故障進(jìn)行診斷。仿真結(jié)果表明,該方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,不僅迭代次數(shù)大幅減少,而且收斂精度和收斂速度也有很大提高。將引入變異算子PSO的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用到高轉(zhuǎn)速運轉(zhuǎn)下齒輪箱故障診斷中,試驗結(jié)果進(jìn)一步驗證了該方法的精確性,并能準(zhǔn)確地識別齒輪的損壞程度。
[Abstract]:Because the vibration signal of gear box is complex and the type of fault is difficult to predict, a wavelet neural network based on mutation operator PSO is proposed to diagnose the fault of gear box. The simulation results show that the proposed method is superior to the traditional wavelet neural network method, which not only reduces the number of iterations, but also improves the convergence accuracy and convergence speed. The wavelet neural network method with mutation operator PSO is applied to the fault diagnosis of gear box at high speed. The experimental results further verify the accuracy of the method and can accurately identify the damage degree of gear.
【作者單位】： 武漢工程大學(xué)機電工程學(xué)院;南昌航空大學(xué)無損檢測技術(shù)教育部重點實驗室;
【分類號】：TH132.41;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1816086