提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法

摘要：

针对传统的小波变换和BP神经网络应用于故障诊断中存在自适应性差、效率低等问题,提出一种提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法;利用插值细分思想,设计了提升小渡包的预测算子和更新算子,结合传统小波包算法和提升模式的原理,完成了提升小波包算法的设计,并将该算法应用于故障信号的消噪和能量特征量的提取;利用遗传算法优化标准BP神经网络的初始权值和阈值,采用L-M算法优化标准BP神经网络的搜索方式;以美国凯斯西储大学提供的滚动轴承实验数据,将新算法应用于实验中,分析结果表明:新故障诊断算法比传统的BP神经网络算法具有收敛速度快、诊断精度高等实效性.

关键词：提升小波包、遗传算法、L-M算法、BP神经网络、故障诊断

所属期刊栏目：22

分类号：TP206.3(自动化技术及设备)

资助基金：广西理工科学实验中心经费资助LGZXKF201112

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2405-2408