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摘要
结合小波神经网络和粒子群优化方法的各自特点,提出了一种基于粒子群优化小波神经网络的故障诊断方法,在提出的方法中,利用粒子群算法优化小波神经网络中的时域和频域,自适应地选择小波神经网络的参数,提高了算法的收敛性和快速性。克服了传统小波神经网络方法易陷入局部极小,运行效率低及收敛速度慢等缺点。最后,将提出的方法应用到齿轮箱故障诊断中,实验结果进一步验证了提出的方法的有效性,能够准确地识别出整个齿轮的损坏程度。
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单位武汉工程大学; 机电工程学院
