提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法

• 作者: 覃德泽 谭晓东
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 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
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 2405-2408
• 页数: 4页
• 分类号: TP206.3
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃德泽	贺州学院计算机科学与信息工程学院	30	97	5.0	8.0
3	谭晓东	贺州学院计算机科学与信息工程学院	20	30	4.0	4.0