本文選題：小波包變換 + 質(zhì)心粒子群算法��； 參考：《振動(dòng)與沖擊》2016年11期

【摘要】：針對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)中蘊(yùn)含大量狀態(tài)信息難以有效提取的問(wèn)題,利用小波包分解對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪及特征能量提取,通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障的模式識(shí)別。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)值問(wèn)題,提出利用簡(jiǎn)單、易行的質(zhì)心粒子群算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置進(jìn)行優(yōu)化。在粒子群算法中,通過(guò)設(shè)計(jì)種群質(zhì)心和最優(yōu)個(gè)體質(zhì)心、根據(jù)粒子位置動(dòng)態(tài)改變慣性權(quán)重,并將其引入粒子群算法的速度調(diào)整公式中:來(lái)構(gòu)建質(zhì)心粒子群算法。分別將該方法與基本粒子群算法、遺傳算法應(yīng)用在齒輪箱故障診斷中,通過(guò)比較表明該方法可以有效提高分類效率和準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Aiming at the problem that it is difficult to extract a large amount of state information from the vibration signal of the gearbox, the wavelet packet decomposition is used to reduce the noise and extract the characteristic energy of the original vibration signal, and the fault pattern recognition is realized by BP neural network. Aiming at the problem that the convergence speed of neural network is slow and it is easy to fall into local optimal value, a simple and easy centroid particle swarm optimization algorithm is proposed to optimize the weight and bias of BP neural network. In the particle swarm optimization algorithm, by designing the population center of mass and the optimal body center, the inertia weight is dynamically changed according to the particle position, and introduced into the velocity adjustment formula of the particle swarm optimization algorithm: to construct the centroid particle swarm optimization algorithm. The method is applied to the gearbox fault diagnosis with the basic particle swarm optimization algorithm and the genetic algorithm. The comparison shows that this method can effectively improve the classification efficiency and accuracy.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)江蘇省智能化農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：TH132.41

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10 曾U喺，

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