基于改进小波神经网络的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-05-28 16:05

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【摘要】：根据轴承故障产生的机理和常用故障特征参数的分析与提取方法,针对滚动轴承系统的非线性和表面振动信号的非平稳特性,采用小波分析法,并对小波分析中容易产生频率混淆而进行改进小波包快速算法。试验结果表明,改进的小波分析能减少频率混淆现象,克服传统小波包快速算法中高低频重迭难以分辨的问题,并利用小波频带分析技术对故障信号中含有的噪声信号进行分离。结合小波和神经网络的优势建立改进小波神经网络的结构模型,研究小波神经网络的学习算法,解决传统BP算法收敛速度慢和容易陷入局部极小值等问题,从学习率和连接权值两个方面对算法进行改进。以N205型滚动轴承在试验台上所测取的试验数据进行网络训练,用振动信号为网络输入向量给出训练结果。仿真实例分析结果表明,采用改进的小波神经网络能够对滚动轴承故障进行分类,且其收敛速度明显快于相同条件下的小波神经网络和改进的BP网络,可有效实现滚动轴承的故障诊断。
【作者单位】： 华中农业大学工学院;
【关键词】： 小波变换 神经网络 滚动轴承 模式识别 故障诊断
【基金】：中央高校基本科研业务费专项(2010PY016)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 机械设备诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态,根据测得的信号进行分析和处理,确定其整体或局部是否正常,早期发现故障及其原因,结合历史诊断状态并能预报故障发展趋势与确定对策的技术[1]。随着现代工业技术的飞速发展,生产设备日趋大型、高速、集成和智能化,机

【参考文献】

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本文编号：402967