[发明专利]基于差分进化概率神经网络的行星齿轮故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010316612.7 | 申请日： | 2020-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN111504635B | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 王亚萍;王博;李士松;葛江华;王艳 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G01M13/021 | 分类号： | G01M13/021;G01M13/028;G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 杨红娟 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于差分进化神经网络的行星齿轮故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断方法领域。本发明包括如下步骤：S1、确定故障模式类型，通过传感器获取行星齿轮的振动信号；S2、采用经验小波变换方法分解所述振动信号；S3、利用时频域指标选择分解后的信号形成特征矩阵；S4、通过t‑SNE特征降维方法对所述特征矩阵降维；S5、在概率神经网络的基础上，提出了基于差分进化优化的概率神经网络故障诊断模型，利用差分进化优化算法对概率神经网络中的光滑因子δ进行优化，选取最优的δ值，以提高故障诊断精度。本发明相比传统故障诊断方法具有更高的故障诊断精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 进化 概率 神经网络 行星 齿轮 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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