本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：根據(jù)軸承故障產(chǎn)生的機(jī)理和常用故障特征參數(shù)的分析與提取方法,針對滾動(dòng)軸承系統(tǒng)的非線性和表面振動(dòng)信號的非平穩(wěn)特性,采用小波分析法,并對小波分析中容易產(chǎn)生頻率混淆而進(jìn)行改進(jìn)小波包快速算法。試驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的小波分析能減少頻率混淆現(xiàn)象,克服傳統(tǒng)小波包快速算法中高低頻重迭難以分辨的問題,并利用小波頻帶分析技術(shù)對故障信號中含有的噪聲信號進(jìn)行分離。結(jié)合小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢建立改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型,研究小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法,解決傳統(tǒng)BP算法收斂速度慢和容易陷入局部極小值等問題,從學(xué)習(xí)率和連接權(quán)值兩個(gè)方面對算法進(jìn)行改進(jìn)。以N205型滾動(dòng)軸承在試驗(yàn)臺上所測取的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,用振動(dòng)信號為網(wǎng)絡(luò)輸入向量給出訓(xùn)練結(jié)果。仿真實(shí)例分析結(jié)果表明,采用改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)L動(dòng)軸承故障進(jìn)行分類,且其收斂速度明顯快于相同條件下的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò),可有效實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷。
【作者單位】： 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波變換 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 滾動(dòng)軸承 模式識別 故障診斷
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(2010PY016)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 機(jī)械設(shè)備診斷技術(shù)是一種了解和掌握設(shè)備在使用過程中的狀態(tài),根據(jù)測得的信號進(jìn)行分析和處理,確定其整體或局部是否正常,早期發(fā)現(xiàn)故障及其原因,結(jié)合歷史診斷狀態(tài)并能預(yù)報(bào)故障發(fā)展趨勢與確定對策的技術(shù)[1]。隨著現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的飛速發(fā)展,生產(chǎn)設(shè)備日趨大型、高速、集成和智能化,機(jī)

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本文編號：402967