運(yùn)用免疫遺傳算法優(yōu)化WNN診斷滾動(dòng)軸承早期故障
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【摘要】:針對(duì)滾動(dòng)軸承早期故障特征與故障類別非線性難以有效辨識(shí)的問題,設(shè)計(jì)一種基于免疫遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(wavelet neural network,WNN)的滾動(dòng)軸承早期故障診斷模型。首先對(duì)滾動(dòng)軸承的早期振動(dòng)故障信號(hào)進(jìn)行EEMD分解,提取分解后的IMF分量能量作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征向量,采用免疫遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值向量和閾值向量,加快小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,提高其訓(xùn)練精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于免疫遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的早期故障診斷模型可以有效應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的早期故障診斷中,通過與傳統(tǒng)故障診斷方法對(duì)比分析,驗(yàn)證了該模型的有效性和優(yōu)越性。
【作者單位】: 三峽大學(xué)新能源微電網(wǎng)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心;太原理工大學(xué)機(jī)械電子工程研究所;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51405264) 湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015CFB445) 三峽大學(xué)人才啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(KJ2014B007)
【分類號(hào)】:TH133.33;TP18
【正文快照】: 滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)的關(guān)鍵部件,快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和診斷滾動(dòng)軸承潛在故障或早期故障對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。隨著人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,各種智能算法先后涌現(xiàn)并被成功應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備的智能故障診斷中[1 2],小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以小波
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1257648
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