运用免疫遗传算法优化WNN诊断滚动轴承早期故障

发布时间：2017-12-06 06:19

  本文关键词：运用免疫遗传算法优化WNN诊断滚动轴承早期故障

  更多相关文章： 振动与波 免疫遗传算法 小波神经网络 滚动轴承 早期故障诊断

【摘要】：针对滚动轴承早期故障特征与故障类别非线性难以有效辨识的问题,设计一种基于免疫遗传算法优化小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的滚动轴承早期故障诊断模型。首先对滚动轴承的早期振动故障信号进行EEMD分解,提取分解后的IMF分量能量作为小波神经网络的输入特征向量,采用免疫遗传算法优化小波神经网络的初始权值向量和阈值向量,加快小波神经网络的收敛速度,提高其训练精度。实验结果表明,基于免疫遗传算法优化小波神经网络的早期故障诊断模型可以有效应用于滚动轴承的早期故障诊断中,通过与传统故障诊断方法对比分析,验证了该模型的有效性和优越性。
【作者单位】： 三峡大学新能源微电网湖北省协同创新中心;太原理工大学机械电子工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51405264) 湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB445) 三峡大学人才启动基金资助项目(KJ2014B007)
【分类号】：TH133.33;TP18
【正文快照】： 滚动轴承是旋转机械传动系统的关键部件,快速准确预测和诊断滚动轴承潜在故障或早期故障对旋转机械传动系统的安全可靠运行具有重要的现实意义。随着人工智能和计算机技术的迅速发展,各种智能算法先后涌现并被成功应用于机械设备的智能故障诊断中[1 2],小波神经网络是以小波

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本文编号：1257648