SCG优化神经网络提升矿用电机轴承故障诊断精准与速度

本文主要探讨了在矿用电机轴承故障诊断中的应用优化问题。针对矿用电机轴承故障诊断面临的困难，即快速准确诊断的需求，研究人员提出了采用一种结合了SCG（Simulated Annealing Genetic Algorithm，模拟退火遗传算法）优化的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络。SCG是一种强大的全局优化算法，通过模拟物质冷却过程中的晶格结构演化，可以有效避免局部最优解，提高神经网络的学习效率和泛化能力。 文章首先介绍了实验背景，针对448组收集的包含3种故障类型和正常运行状态的数据，通过三层小波包分析提取了特征能量谱，这是信号处理中的关键技术，它能捕捉到数据中的关键频率成分，有助于识别故障模式。然后，利用SCG-BP神经网络对这些特征进行分析，以实现故障的识别和分类。 实验结果显示，相比于无监督学习的聚类分析方法，SCG-BP神经网络在故障诊断上的性能显著优于后者。其诊断速度更快，准确率更高。进一步的对比研究发现，当SCG-BP神经网络的第一层设置为4个神经元时，网络的收敛速度更快，对于矿用电机轴承的故障识别达到了100%的精度。这一结果验证了所提出的优化策略的有效性，并达到了预设的目标。 关键词“电机轴承”、“故障诊断”、“SCG”、“小波包分析”和“BP神经网络”贯穿全文，突出了研究的核心技术路径和应用领域。该研究不仅解决了矿用电机轴承故障诊断的实际问题，也为其他工业领域的故障诊断提供了新的思路和技术支持，具有重要的实践和理论价值。这项工作可能被归类在TM343（电力工程、电机工程）的范畴内，表明了它在工程领域的重要地位。此外，论文还得到了安徽理工大学研究生创新基金的资助，体现了研究者对新技术和方法的持续探索与支持。