基于粒子群优化小波神经网络齿轮箱故障诊断方法研究

发布时间：2017-08-19 23:18

  本文关键词：基于粒子群优化小波神经网络齿轮箱故障诊断方法研究

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【摘要】：结合小波神经网络和粒子群优化方法的各自特点,提出了一种基于粒子群优化小波神经网络的故障诊断方法,在提出的方法中,利用粒子群算法优化小波神经网络中的时域和频域,自适应地选择小波神经网络的参数,提高了算法的收敛性和快速性。克服了传统小波神经网络方法易陷入局部极小,运行效率低及收敛速度慢等缺点。最后,将提出的方法应用到齿轮箱故障诊断中,实验结果进一步验证了提出的方法的有效性,能够准确地识别出整个齿轮的损坏程度。
【作者单位】： 武汉工程大学机电工程学院;
【关键词】： 粒子群优化 小波神经网络 故障诊断 齿轮箱
【分类号】：TH132.41;TP18
【正文快照】： 前言小波神经网络(Wavelet Neural Network)是小波变换与神经网络两者有机结合而成的一种网络模型,它是将神经网络隐结点的非线性激励函数(如Sigmoid函数)用小波函数来代替,相应的输入层到隐含层的权值及隐含层的阈值分别用小波函数的尺度伸缩因子和时间平移因子所代替。该网

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