基于GA-PNN网络的滚动轴承故障诊断方法

作     者：皮骏 刘鹏 胡超 PI Jun;LIU Peng;HU Chao

作者机构：中国民航大学通航学院天津300300 江苏航空职业技术学院航空工程学院江苏镇江212134 

基　　金：中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项资助(3122017056) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2024年第406卷第12期

页      码：91-94,103页

摘      要：针对滚动轴承故障诊断问题,提出遗传算法优化概率神经网络(GA-PNN)的诊断方法。首先,用遗传算法优化PNN网络中的散布常数。其次,从实验室采集到内环故障和正常状态下的滚动轴承振动信号,考虑到采集系统等存在缺陷因素,采用最小二乘法和指数平滑法消除振动信号中的漂移和微弱噪声。随后,提取多个时域特征参数,并根据参与建立诊断模型的输入变量不同而建立起6个不同模型。最后,利用GA-PNN和PNN对6个模型进行诊断并综合分析。研究结果表明:GA-PNN对6个模型的诊断效果均能达到95%以上,而PNN由于散布常数设置问题导致诊断结果差异较大;散布常数和输入变量均会影响PNN的诊断效果;从校验集收敛误差、测试集诊断准确率等角度出发,GA-PNN相比PNN更适宜滚动轴承故障诊断。

主 题 词：滚动轴承 故障诊断 概率神经网络 遗传算法 最小二乘法 指数平滑法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 082502[082502] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0825[工学-环境科学与工程类] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2024.12.017

馆 藏 号：203156281...