基于小波分析与神经网络的轴承故障诊断研究
本文关键词：基于小波分析与神经网络的轴承故障诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。
《天津大学》 2008年
基于小波分析与神经网络的轴承故障诊断研究
张维新
【摘要】： 随着机械设备复杂程度和自动化水平的提高,机械设备故障诊断的重要性日益显著,而选择合适的诊断方法对于诊断结果是否精确至关重要。在智能故障诊断技术的研究中,小波分析和神经网络技术都是热点研究内容,也是研究的前沿。小波分析和神经网络的结合,也是一个吸引人的课题。 本文研究了小波分析基本理论,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提出基于小波包能量的特征提取方法,仿真实验证实了该方法的正确性和有效性。 本文综述了BP神经网络、RBF神经网络及Fuzzy ART网络的建模原理与训练算法,针对BP算法的不足,介绍了Levenberg-Marquardt优化算法。 小波分析具有良好的时—频局部化特征,因而非常适于对瞬态或时变信号进行分类,而人工神经网络可完成非线性系统辨识和模式分类。利用上述原理建立了基于小波的神经网络智能诊断模型,并用于滚动轴承的故障诊断。根据滚动轴承振动信号的频域变化特征,首先采用小波包分析对其建立频域能量特征向量,然后利用神经网络完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明,系统不仅能够检测到轴承故障的存在,而且能够比较准确地识别轴承的故障模式。 BP神经网络采用Levenberg-Marquardt优化算法,收敛速度快,具有较高的故障诊断准确率,但仍存在收敛不稳定的缺点。径向基函数网络无论是在网络结构、网络性能还是网络容错性等方面都要明显优于BP网络模型;基于小波分析和径向基函数神经网络的故障模式识别方法能够更高效、准确地进行故障模式识别,能够更好的应用于机械故障诊断中。Fuzzy ART网络模型对已学过的对象具有稳定的快速识别能力,但其故障诊断准确率低于RBF神经网络与BP神经网络。
【关键词】：
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：R197.39
【目录】：
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