遗传小波网络在齿轮箱故障诊断中的应用

• 作者: 张松华
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传小波网络 齿轮箱 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 49-52
• 分类号: TP18
• 字数: 2041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2012.02.014

摘要

针对小波神经网络常用的反向传播算法普遍存在收敛速度慢,容易陷入局部极小点,网络参数的选取只能凭实验和经验来确定等缺点,提出了一种基于遗传算法优化的小波神经网络并应用于齿轮的故障诊断.仿真结果表明,该方法充分的发挥了遗传算法的全局寻优能力,小波分析的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性,优化了系统的收敛速度和故障诊断的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张松华	湖南工学院电气与信息工程系	28	252	9.0	15.0