遗传神经网络在轴系故障诊断中的应用

被引：5

作者：

朱文材

胡海刚

朱鸣鹤

庞宏磊

机构：

[1] 宁波大学海运学院

来源：

机电工程 | 2012年 / 29卷 / 02期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

故障诊断; BP神经网络; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; U672 [船舶保养、修理和拆船工艺]; TH133.2 [轴]; TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 082402 ; 080203 ; 0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

为解决BP神经网络收敛速度慢以及容易陷入局部最优解的问题,将遗传算法与BP神经网络相结合应用于轴系故障诊断中。首先设计了船舶柴油机轴系模拟实验平台,然后利用小波包分解技术分析了轴系故障时的振动信号,并将其能谱熵作为故障模式的特征向量,最后对轴系的4种运行状态进行了故障识别与分析。仿真结果表明,GA-BP算法预测精度要高于传统的BP算法,适用于轴系的状态监测和故障诊断。

引用

页码：136 / 141

页数：6

共 14 条

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