小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)在生產(chǎn)安全中具有重要意義，已成為機(jī)械和測量領(lǐng)域的重要研究方向。近年來，有關(guān)機(jī)械故障診斷的新理論、新方法、新手段不斷涌現(xiàn)，逐步完善，有的已形成相關(guān)產(chǎn)業(yè)，使得我國機(jī)械設(shè)備故障診斷水平有了顯著提高。 本文以機(jī)械設(shè)備振動(dòng)為主要研究對象，給出小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)頻兩域分析和特征值提取方法。研究了小波分析的相關(guān)理論，針對故障信號(hào)中含有的噪聲信號(hào)，給出了一種小波去噪模型；對于故障中的奇異信號(hào)，用小波分析良好的時(shí)頻局部化特性克服

2、了傅立葉變換只能在整體上分析的缺陷。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究的基礎(chǔ)上，給出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，針對傳統(tǒng)算法收斂速度慢以及容易陷入局部極小等問題，從學(xué)習(xí)率和誤差修正兩個(gè)方面對算法進(jìn)行改進(jìn)。 研究了小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方式，給出了小波網(wǎng)絡(luò)的三種構(gòu)造形式，在此基礎(chǔ)上闡述了小波網(wǎng)絡(luò)的共軛梯度和多分辨分析的學(xué)習(xí)算法，并給出了小波網(wǎng)絡(luò)中小波基個(gè)數(shù)及初始參數(shù)的確定原則；以Mexicanhat為例推導(dǎo)了學(xué)習(xí)算法；針對小波網(wǎng)絡(luò)的“維數(shù)災(zāi)”問題，給出了