本文關(guān)鍵詞：運用免疫遺傳算法優(yōu)化WNN診斷滾動軸承早期故障

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【摘要】：針對滾動軸承早期故障特征與故障類別非線性難以有效辨識的問題,設(shè)計一種基于免疫遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(wavelet neural network,WNN)的滾動軸承早期故障診斷模型。首先對滾動軸承的早期振動故障信號進行EEMD分解,提取分解后的IMF分量能量作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征向量,采用免疫遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值向量和閾值向量,加快小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,提高其訓練精度。實驗結(jié)果表明,基于免疫遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的早期故障診斷模型可以有效應(yīng)用于滾動軸承的早期故障診斷中,通過與傳統(tǒng)故障診斷方法對比分析,驗證了該模型的有效性和優(yōu)越性。
【作者單位】： 三峽大學新能源微電網(wǎng)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心;太原理工大學機械電子工程研究所;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51405264) 湖北省自然科學基金資助項目(2015CFB445) 三峽大學人才啟動基金資助項目(KJ2014B007)
【分類號】：TH133.33;TP18
【正文快照】： 滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械傳動系統(tǒng)的關(guān)鍵部件,快速準確預測和診斷滾動軸承潛在故障或早期故障對旋轉(zhuǎn)機械傳動系統(tǒng)的安全可靠運行具有重要的現(xiàn)實意義。隨著人工智能和計算機技術(shù)的迅速發(fā)展,各種智能算法先后涌現(xiàn)并被成功應(yīng)用于機械設(shè)備的智能故障診斷中[1 2],小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以小波

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