基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断

发布时间：2017-09-17 19:00

  本文关键词：基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断

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【摘要】：针对基于传统BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法存在的收敛速度慢、精度不高等问题,提出了一种基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断模型。该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,通过改进遗传算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,将优化后的Elman神经网络用于齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,该故障诊断模型加快了网络训练速度,提高了齿轮箱故障诊断的准确度和精度。
【作者单位】： 河南理工大学电气工程与自动化学院;
【关键词】： 齿轮箱 故障诊断 Elman神经网络 遗传算法
【基金】：河南省科技计划资助项目(094300510015)
【分类号】：TH132.41;TP183
【正文快照】： 网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20160803.1005.012.html0引言齿轮箱是机械设备中一种常用的传递动力和改变转速的零部件,因其具有传动转矩大、结构紧凑等优点,在电力系统、农业机械和航空领域中得到了广泛应用。齿轮箱主要由齿轮、轴承、旋转轴等

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本文编号：871151