基于GA-ANN的滾動軸承診斷研究.pdf

1、滾動軸承是絕大多數(shù)旋轉(zhuǎn)機械中最常見的、也是最重要的元件之一。其承載能力和穩(wěn)定性決定了機器的運行狀態(tài)。因此，對滾動軸承的故障識別診斷具有重要的意義，本文主要研究開發(fā)基于遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-ANN)滾動軸承故障診斷系統(tǒng)。 首先，對滾動軸承的失效形式、振動機理進行了分析，建立滾動軸承的振動響應(yīng)模型，討論了滾動軸承診斷信號中的特征參數(shù)的類型及其特性；對遺傳算法的運行流程進行了介紹，闡述遺傳算法與實際問題相結(jié)合過程中的幾個重點。對神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成、學(xué)習(xí)方式和BP學(xué)習(xí)及其改進算法進行了研究。 其次，建立GA-ANN軸承診斷模型：用滾動軸承振動信號的特征參數(shù)作為系統(tǒng)輸入?yún)?shù)，針對這些特征參數(shù)可能對滾動軸承狀態(tài)變化不敏感，或者特征參數(shù)之間反映滾動軸承狀態(tài)有冗余的情況，根據(jù)模式識別中的類間、類-類距離的關(guān)系，利用遺傳算法自動生成優(yōu)化的特征組合；利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為滾動軸承系統(tǒng)的分類器，進行滾動軸承的故障分類，從而達到對滾動軸承的故障診斷。 最后，在Visua