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协同进化PSO算法优化RBF网络在齿轮箱故障诊断中的应用
中文名称: 协同进化PSO算法优化RBF网络在齿轮箱故障诊断中的应用
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论文编号: 4129731收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Optimizated RBF Neural Network with Co-evolutionary PSO in the Application of Gearbox Faults Diagnosis
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 机械设计及理论
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 协同进化PSO算法 RBF神经网络 齿轮箱 故障诊断
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 故障诊断技术是现代化生产发展的产物,齿轮箱是工程机械中的重要部件,齿轮和滚动轴承是齿轮箱中的易损元件.据统计,传动机械中80%的故障(略)障引起的,因此,对齿轮箱的运行状态监测和故障模式识别一直是机械故障诊断技术中的重点. 本论文在潜心研究协同进化PSO算法相关理论的基础上,结合RBF神(略)具体问题,提出一种基于协同进化PSO算法的RBF神经网络优化模型,并将优化后的RBF神经网络应用于齿轮箱故障诊断技术中,以期对齿轮箱系统的各种异(略)工况做出及时、准确而有效的判断,指导齿轮箱系统的运行,提高齿轮箱系统的可靠性、安全性和有效性,最终把由齿轮箱故障带来的经济损失降低到最低水平. 实验结果表明,本论文所提出的基于协同进化PSO算法的RBF神经网络优化模型具有可行性,且优化后RBF神经网络的测试结果(略)神经网络的测试结果相比具有较高的训练精度和较快的收敛速度.因此,通过本论文的研究,不仅为RBF神经网络提供了一种新的优化途径,同时也大大提高了RBF神(略)箱故障诊断技术中的诊断效率,进而丰富和发展了粒子群优化算法和神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用.
Fault diagnosi(omitted)gy is the product of (omitted)ufacturing’s development, gearbox is the most important component of engineering machinery, gear and ro(omitted)ing is the vulnerability components in gearbox. According to statistics, 80 percent of transmission machinery f(omitted)used by gearbox fault, and therefore, the operation of g(omitted)dition monitoring and fault diagnosis has been the focus of the mechanical fault diagnosis technology. On the basis of concentrating study on the related ...
目录:
摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第10-19页
  ·论文研究的目的和意义第10-11页
  ·齿轮箱故障诊断技术的研究现状和发展方向第11-14页
    ·研究现状第11-13页
    ·发展方向第13-14页
  ·粒子群优化算法的研究现状和发展方向第14-16页
    ·研究现状第14-15页
    ·发展方向第15-16页
  ·论文的主要研究内容和结构构架第16-19页
2 齿轮箱故障诊断技术第19-31页
  ·齿轮箱的结构组成及故障形式第19-20页
    ·齿轮箱的结构组成第19页
    ·齿轮箱的常见故障形式第19-20页
  ·齿轮的振动机理及振动特征第20-25页
    ·齿轮振动信号的产生机理第20-21页
    ·齿轮振动信号的特征分析第21-22页
    ·齿轮振动信号的频谱分析第22-25页
  ·滚动轴承的振动机理及振动特征第25-28页
    ·滚动轴承振动信号的产生机理第25-26页
    ·滚动轴承振动信号的特征分析第26-27页
    ·滚动轴承振动信号的频谱分析第27-28页
  ·齿轮箱时频域故障特征参量提取第28-30页
    ·时域故障特征提取第28-29页
    ·频域故障特征提取第29-30页
  ·本章小结第30-31页
3 粒子群优化算法第31-41页
  ·粒子群优化算法的概述第31-34页
    ·思想来源第31页
    ·基本原理第31-33页
    ·基本流程第33-34页
  ·粒子群优化算法的改进第34-37页
    ·理论研究改进第34-35页
    ·拓扑结构改进第35页
    ·混合算法改进第35-36页
    ·离散版本改进第36-37页
  ·粒子群优化算法的应用第37-38页
    ·优化与设计应用第37页
    ·调度与规划应用第37页
    ·其他方面的应用第37-38页
  ·粒子群优化算法的参数设置第38-40页
  ·本章小结第40-41页
4 基于协同进化PSO 算法的RBF 神经网络优化策略第41-51页
  ·人工神经网络基本原理第41-43页
    ·人工神经网络研究现状第41页
    ·RBF 神经网络基本原理第41-43页
  ·基于协同进化算法的 RBF 神经网络优化策略第43-45页
    ·常见的协同进化策略第43-44页
    ·基于协同进化PSO 算法的RBF 神经网络优化策略第44-45页
  ·RBF 神经网络优化实现第45-50页
    ·RBF 神经网络结构优化第45-47页
    ·RBF 神经网络参数优化第47-50页
  ·本章小结第50-51页
5 优化后的RBF 神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用第51-73页
  ·齿轮箱振动测试实验第51-55页
    ·实验方案第51页
    ·实验设备第51-53页
    ·实验内容第53-55页
  ·齿轮箱振动的特征频率计算第55-57页
    ·齿轮振动的特征频率计算第55页
    ·滚动轴承振动的特征频率计算第55-57页
  ·齿轮箱典型故障特征提取第57-64页
    ·数据预处理第57-58页
    ·时频域特征参量提取第58-61页
    ·特征参数归一化处理第61-64页
  ·优化后的RBF 神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用第64-72页
    ·神经网络模型的建立第64-66页
    ·协同进化PSO 算法参数选取第66-67页
    ·协同进化PSO 算法优化RBF 神经网络第67-69页
    ·优化后RBF 神经网络的训练与测试第69-72页
  ·本章小结第72-73页
6 总结与展望第73-75页
  ·总结第73-74页
  ·展望第74-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士期间的研究成果第79-80页
致谢第80页
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