本文關(guān)鍵詞：小波預(yù)處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軸承故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：為提升軸承故障診斷的準(zhǔn)確度及信號(hào)的處理能力,針對(duì)小波分析在軸承局部損傷診斷中的緊支性特點(diǎn),研究了正交緊支撐函數(shù)的構(gòu)建方法,以小波多分辨分析法和多元時(shí)間序列分析為基礎(chǔ),構(gòu)建出小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并對(duì)模型中的權(quán)值與縮放、平移數(shù)進(jìn)行了修正。基于MATLAB對(duì)故障軸承的非平穩(wěn)信號(hào)加速度波形進(jìn)行了數(shù)值模擬計(jì)算,通過對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)修正前后的收斂性對(duì)比可知,修正后的迭代誤差在幅值和收斂效率上均優(yōu)于修正前,明顯提升了軸承故障診斷的準(zhǔn)確度及信號(hào)的處理能力。
【作者單位】： 山東科技大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波預(yù)處理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 參數(shù)修正 故障診斷 收斂性
【基金】：山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2011EEM005)
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中應(yīng)用最廣泛的零件之一,其工作狀態(tài)對(duì)于機(jī)械設(shè)備的穩(wěn)定性、使用壽命、振動(dòng)及噪聲等均有著關(guān)鍵的影響[1]。在實(shí)際生產(chǎn)中,軸承故障診斷的精確性與實(shí)時(shí)性對(duì)于降低機(jī)械設(shè)備的突發(fā)性中斷、減少經(jīng)濟(jì)損失和事故有著重要的意義[2]。 目前,應(yīng)用較為廣泛的故障診斷技

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1054399