采用改进遗传神经网络的多载荷振动信号故障诊断

• 作者: 于洪亮 张琳 段树林 王鑫 黄朝明
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 振动信号 BP神经网络 故障诊断 混合编码
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 137-141
• 分类号: TK428
• 字数: 4162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355-2011.04.032

摘要

根据柴油机气阀机构运动规律,利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量；针对多种载荷混合诊断的问题,采用二进制与实数混合编码的方式对使用遗传算法的误差反向传播(BP)神经网络的隐层结点数目、权值和阈值进行优化.通过实验检测,证明该方法在多种载荷混合振动信号诊断上,较一般方法学习、收敛速度快,检测准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于洪亮	大连海事大学轮机工程学院	69	371	11.0	15.0
2	段树林	大连海事大学轮机工程学院	70	410	11.0	16.0
3	王鑫	大连海事大学轮机工程学院	4	9	2.0	3.0
4	黄朝明	大连海事大学轮机工程学院	7	18	3.0	4.0
5	张琳	大连工业大学纺织轻工学院	12	71	5.0	8.0