基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡的軸承故障診斷研究
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《天津大學》 2008年
基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡的軸承故障診斷研究
張維新
【摘要】： 隨著機械設備復雜程度和自動化水平的提高,機械設備故障診斷的重要性日益顯著,而選擇合適的診斷方法對于診斷結果是否精確至關重要。在智能故障診斷技術的研究中,小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡技術都是熱點研究內(nèi)容,也是研究的前沿。小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的結合,也是一個吸引人的課題。 本文研究了小波分析基本理論,根據(jù)小波包變換能將信號按任意時頻分辨率分解到不同頻段的特性,提出基于小波包能量的特征提取方法,仿真實驗證實了該方法的正確性和有效性。 本文綜述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡及Fuzzy ART網(wǎng)絡的建模原理與訓練算法,針對BP算法的不足,介紹了Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法。 小波分析具有良好的時—頻局部化特征,因而非常適于對瞬態(tài)或時變信號進行分類,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡可完成非線性系統(tǒng)辨識和模式分類。利用上述原理建立了基于小波的神經(jīng)網(wǎng)絡智能診斷模型,并用于滾動軸承的故障診斷。根據(jù)滾動軸承振動信號的頻域變化特征,首先采用小波包分析對其建立頻域能量特征向量,然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡完成滾動軸承故障模式的識別。試驗結果表明,系統(tǒng)不僅能夠檢測到軸承故障的存在,而且能夠比較準確地識別軸承的故障模式。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡采用Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法,收斂速度快,具有較高的故障診斷準確率,但仍存在收斂不穩(wěn)定的缺點。徑向基函數(shù)網(wǎng)絡無論是在網(wǎng)絡結構、網(wǎng)絡性能還是網(wǎng)絡容錯性等方面都要明顯優(yōu)于BP網(wǎng)絡模型;基于小波分析和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的故障模式識別方法能夠更高效、準確地進行故障模式識別,能夠更好的應用于機械故障診斷中。Fuzzy ART網(wǎng)絡模型對已學過的對象具有穩(wěn)定的快速識別能力,但其故障診斷準確率低于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡與BP神經(jīng)網(wǎng)絡。
【關鍵詞】：
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：R197.39
【目錄】：
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