作者:蒋年华 单位:中国计算机自动测量与控制技术协会 出版:《计算机测量与控制》2013年第08期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJZCK2013080200 DOC编号:DOCJZCK2013080209 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 传统的齿轮箱故障检测主要依靠参数测量后人工对信号进行分析,没有形成自动检测的系统模型,由于相关参数复杂且数量较大,经常会出现漏诊与虚诊现象。借鉴计算机领域的人工智能算法,提出一种基于PSO-BP的齿轮箱故障检测方法,使用特种传感器对齿轮箱故障信号进行采集,构造以时域、频域信号为输入的BP神经网络,使用粒子群优化方法对网络权重系数与阈值进行优化矫正,将故障类型作为神经网络的输出,通过计算机中的模拟测试实验证明,经过优化后的神经网络模型可以有更好的局部优化性能,故障诊断的准确率(在精度一定的情况下进行实验,随着粒子数的不断上升)较优化前有20%~30%的提升,因此具有很强的实用价值。

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