基于变异算子的PSO小波神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

陈汉新¹，胡小龙¹，杨柳¹，李志农^1,2

1. 武汉工程大学机电工程学院2. 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室

摘 要：由于齿轮箱振动信号复杂及故障类型难以预知,因此提出了一种引入变异算子PSO的小波神经网络对齿轮箱故障进行诊断。仿真结果表明,该方法明显优于传统小波神经网络方法,不仅迭代次数大幅减少,而且收敛精度和收敛速度也有很大提高。将引入变异算子PSO的小波神经网络方法应用到高转速运转下齿轮箱故障诊断中,试验结果进一步验证了该方法的精确性,并能准确地识别齿轮的损坏程度。

关键词：变异算子粒子群优化;WNN故障诊断;齿轮箱;