【摘 要】
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为提高滚动轴承故障诊断准确率和状态识别率,提出了一种基于小波包和思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化BP神经网络的滚动轴承状态分析方法.首先采用小波包算法对滚动轴承4种状态的振动信号进行分解和特征提取,将其作为BP神经网络模型输入值;然后针对BP神经网络存在随机赋值的问题,通过MEA算法优化BP神经网络的权值和阈值,从而构建了MEA优化BP神经网络滚动轴承状态分析模型.实验结果表明:MEA优化BP神经网络模型既有效提高了轴承状态分析预测的准确性,又具有较强的泛
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京100192
【出 处】
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北京信息科技大学学报（自然科学版）
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为提高滚动轴承故障诊断准确率和状态识别率,提出了一种基于小波包和思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化BP神经网络的滚动轴承状态分析方法.首先采用小波包算法对滚动轴承4种状态的振动信号进行分解和特征提取,将其作为BP神经网络模型输入值;然后针对BP神经网络存在随机赋值的问题,通过MEA算法优化BP神经网络的权值和阈值,从而构建了MEA优化BP神经网络滚动轴承状态分析模型.实验结果表明:MEA优化BP神经网络模型既有效提高了轴承状态分析预测的准确性,又具有较强的泛化能力,证明了该方法在轴承状态分析中的有效性.
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