[发明专利]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在审
| 申请号： | 202010190081.1 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111521398A | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 陈汉新;黄浪;苗育茁;王琪;柯耀 | 申请（专利权）人： | 武汉工程大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/00;G06N3/00;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 程力 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 分析 齿轮箱 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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