基于小波包与质心粒子群的齿轮箱故障诊断及应用

发布时间：2018-07-06 09:10

  本文选题：小波包变换 + 质心粒子群算法　； 参考：《振动与冲击》2016年11期

【摘要】：针对齿轮箱振动信号中蕴含大量状态信息难以有效提取的问题,利用小波包分解对原始振动信号进行降噪及特征能量提取,通过BP神经网络实现故障的模式识别。针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优值问题,提出利用简单、易行的质心粒子群算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化。在粒子群算法中,通过设计种群质心和最优个体质心、根据粒子位置动态改变惯性权重,并将其引入粒子群算法的速度调整公式中:来构建质心粒子群算法。分别将该方法与基本粒子群算法、遗传算法应用在齿轮箱故障诊断中,通过比较表明该方法可以有效提高分类效率和准确率。
[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.
【作者单位】： 南京农业大学工学院;南京农业大学江苏省智能化农业装备重点实验室;
【分类号】：TH132.41

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