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基于BP神经网络和主元分析法的齿轮箱故障诊断方法及系统

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摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络和主元分析法的齿轮箱故障诊断方法及系统，本方法包括：采用正常和若干种不同故障状态的齿轮作为实验模型，采集振动信号；运用改进的粒子滤波算法对采集的振动信号进行降噪处理；改进的粒子滤波算法是将遗传变异算法和粒子群优化算法结合并引入到粒子滤波算法的采样过程中；对降噪后的振动信号进行主元分析，获得优化和选取的特征值；构建BP神经网络模型，根据获得的特征值进行齿轮箱故障识别，并运用四折交叉验证精确度。本发明将BP神经网络与主元分析和粒子滤波相结合，能广泛应用于不同类型的齿轮箱故障诊断，且具有较高识别率和精度，普适性高。

著录项

  • 公开/公告号CN111521398A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉工程大学;

    申请/专利号CN202010190081.1

  • 发明设计人 陈汉新;黄浪;苗育茁;王琪;柯耀;

    申请日2020-03-18

  • 分类号G01M13/045(20190101);G06K9/00(20060101);G06N3/00(20060101);G06N3/08(20060101);G06N3/12(20060101);

  • 代理机构42102 湖北武汉永嘉专利代理有限公司;

  • 代理人程力

  • 地址 430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号

  • 入库时间 2023-12-17 11:20:09

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-11

    公开

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