【摘 要】
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为了对列车轴承可能发生的故障进行准确的预报,提出了一种基于小波神经网络的故障预报方法.首先,使用小波神经网络逼近轴承的工况信号与剩余寿命之间的对应关系,用于预报故障
【机 构】
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中北大学机电工程学院,山西太原030051徐工南京研究院车型所,江苏南京210012
【出 处】
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2013年全国博士生学术论坛——交通运输工程领域拔尖创新人才博士生学术论坛
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为了对列车轴承可能发生的故障进行准确的预报,提出了一种基于小波神经网络的故障预报方法.首先,使用小波神经网络逼近轴承的工况信号与剩余寿命之间的对应关系,用于预报故障发生的时间,同时使用改进型粒子群优化算法对神经网络的权值和阈值进行优化调整;其次,在此基础上使用无迹卡尔曼滤波方法对基于神经网络的初步预报数据进行去噪滤波处理;最后,对轴承进行了实验测试,取得了良好的预报效果.
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