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基于改进小波神经网络的滚动轴承故障诊断

2013-12-13分类号:TH133.33

【作者】姜涛  袁胜发  
【部门】华中农业大学工学院  
【摘要】根据轴承故障产生的机理和常用故障特征参数的分析与提取方法,针对滚动轴承系统的非线性和表面振动信号的非平稳特性,采用小波分析法,并对小波分析中容易产生频率混淆而进行改进小波包快速算法。试验结果表明,改进的小波分析能减少频率混淆现象,克服传统小波包快速算法中高低频重迭难以分辨的问题,并利用小波频带分析技术对故障信号中含有的噪声信号进行分离。结合小波和神经网络的优势建立改进小波神经网络的结构模型,研究小波神经网络的学习算法,解决传统BP算法收敛速度慢和容易陷入局部极小值等问题,从学习率和连接权值两个方面对算法进行改进。以N205型滚动轴承在试验台上所测取的试验数据进行网络训练,用振动信号为网络输入向...
【关键词】小波变换  神经网络  滚动轴承  模式识别  故障诊断
【基金】中央高校基本科研业务费专项(2010PY016)
【所属期刊栏目】华中农业大学学报
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