差分进化小波神经网络在微动齿轮故障诊断中的应用

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构建立了三层小波神经网络,给出了小波神经网络结构及算法,给出了差分进化的原理和实施步骤。给出了微动齿轮的机械振动机理和故障特征,将微动齿轮故障分为无故障、齿轮断层、齿轮面磨损脱落、齿轮面损伤,齿轮面裂痕等五种故障,通过振动试验测试故障信息,将其作为小波神经网络的训练样本,将差分进化应用于小波神经网络结构和参数的优化中。仿真结果表明差分进化小波神经网络能够有效避免神经网络不收敛的缺点,提高学习速度,采用差分进化小波神经网络进行微动齿轮故障诊断,具有较高的诊断精度和效率,可以有效应用于其他系统的故障诊断工程中
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