本文選題：小波包變換 + 質(zhì)心粒子群算法��； 參考：《振動與沖擊》2016年11期

【摘要】：針對齒輪箱振動信號中蘊含大量狀態(tài)信息難以有效提取的問題,利用小波包分解對原始振動信號進行降噪及特征能量提取,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)故障的模式識別。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)值問題,提出利用簡單、易行的質(zhì)心粒子群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置進行優(yōu)化。在粒子群算法中,通過設(shè)計種群質(zhì)心和最優(yōu)個體質(zhì)心、根據(jù)粒子位置動態(tài)改變慣性權(quán)重,并將其引入粒子群算法的速度調(diào)整公式中:來構(gòu)建質(zhì)心粒子群算法。分別將該方法與基本粒子群算法、遺傳算法應(yīng)用在齒輪箱故障診斷中,通過比較表明該方法可以有效提高分類效率和準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Aiming at the problem that it is difficult to extract a large amount of state information from the vibration signal of the gearbox, the wavelet packet decomposition is used to reduce the noise and extract the characteristic energy of the original vibration signal, and the fault pattern recognition is realized by BP neural network. Aiming at the problem that the convergence speed of neural network is slow and it is easy to fall into local optimal value, a simple and easy centroid particle swarm optimization algorithm is proposed to optimize the weight and bias of BP neural network. In the particle swarm optimization algorithm, by designing the population center of mass and the optimal body center, the inertia weight is dynamically changed according to the particle position, and introduced into the velocity adjustment formula of the particle swarm optimization algorithm: to construct the centroid particle swarm optimization algorithm. The method is applied to the gearbox fault diagnosis with the basic particle swarm optimization algorithm and the genetic algorithm. The comparison shows that this method can effectively improve the classification efficiency and accuracy.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)江蘇省智能化農(nóng)業(yè)裝備重點實驗室;
【分類號】：TH132.41

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本文編號：2102286