基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷研究
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《天津大學(xué)》 2008年
基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷研究
張維新
【摘要】： 隨著機(jī)械設(shè)備復(fù)雜程度和自動化水平的提高,機(jī)械設(shè)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(jié)果是否精確至關(guān)重要。在智能故障診斷技術(shù)的研究中,小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)都是熱點(diǎn)研究內(nèi)容,也是研究的前沿。小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)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(shí)驗(yàn)證實(shí)了該方法的正確性和有效性。 本文綜述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Fuzzy ART網(wǎng)絡(luò)的建模原理與訓(xùn)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(jìn)行分類,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(luò)完成滾動軸承故障模式的識別。試驗(yàn)結(jié)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(zhǔn)確地識別軸承的故障模式。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用Levenberg-Marquardt優(yōu)化算法,收斂速度快,具有較高的故障診斷準(zhǔn)確率,但仍存在收斂不穩(wěn)定的缺點(diǎn)。徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)無論是在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)性能還是網(wǎng)絡(luò)容錯性等方面都要明顯優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)模型;基于小波分析和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障模式識別方法能夠更高效、準(zhǔn)確地進(jìn)行故障模式識別,能夠更好的應(yīng)用于機(jī)械故障診斷中。Fuzzy ART網(wǎng)絡(luò)模型對已學(xué)過的對象具有穩(wěn)定的快速識別能力,但其故障診斷準(zhǔn)確率低于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：R197.39
【目錄】：
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【參考文獻(xiàn)】
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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
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【同被引文獻(xiàn)】
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