WCPSO优化的小波神经网络在传动箱故障诊断中的应用

• 作者: 刘芬 潘宏侠
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 WCPSO 小波神经网络 群体智能 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 146-149
• 分类号: TH133.3|TP277|TP183
• 字数: 3121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355-2011.05.034

摘要

针对传动箱振动信号复杂及故障类型难以预知的问题,提出一种基于动态加速常数协同惯性权重的粒子群优化算法(WCPSO)优化的小波神经网络进行传动箱的故障诊断,并比较经WCPSO优化的小波神经网络和传统小波神经网络诊断的结果.结论是该方法能明显提高收敛精度,对多故障征兆有较好的故障识别率,是解决故障诊断问题的有效途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘宏侠	中北大学机械工程与自动化学院	359	2630	23.0	34.0
2	刘芬	中北大学机械工程与自动化学院	1	13	1.0	1.0