基于小波包和改进BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 丁庆喜 田福庆 罗荣
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 小波包 BP神经网络 Levenberg?Marquardt 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 13-16
• 分类号: TN911?34|TH133.33
• 语种: 中文

摘要

为了改进BP神经网络进行滚动轴承故障诊断时,网络存在收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点.应用基于Levenberg?Marquardt法对BP网络进行改进,实现了改进后的BP神经网络结合小波包进行滚动轴承故障诊断的方法.首先,利用小波包多分辨率的特点对滚动轴承的振动信号进行分解和重构,计算各子频带能量并进行归一化,构造特征向量.然后,将所得到的特征向量作为两种BP神经网络的输入,即改进后的BP神经网络和常规的BP神经网络.最后,对两种网络进行训练并测试,结合实验数据验证改进方法的可行性.实验结果表明,改进后的BP神经网络不仅可行,同时提高了收敛速度和诊断的精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田福庆	海军工程大学兵器工程系	59	260	10.0	13.0
2	罗荣	海军工程大学兵器工程系	14	117	8.0	10.0
3	丁庆喜	海军工程大学兵器工程系	6	75	5.0	6.0