小波神经网络在轴承故障诊断中的应用研究

"基于小波分析与神经网络的轴承故障诊断研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了在机械制造及其自动化领域中，如何运用小波分析和神经网络技术进行轴承故障的智能诊断。作者张维新在导师王国锋的指导下，深入研究了小波分析的基本理论和神经网络的建模原理，旨在提高故障诊断的精确度和效率。 小波分析是信号处理的重要工具，尤其适合处理瞬态或时变信号。小波包变换的独特之处在于它可以按照不同的时频分辨率将信号分解到各个频段，这为特征提取提供了可能。论文中提出了基于小波包能量的特征提取方法，并通过仿真验证了这种方法的有效性。这种方法可以精确地捕捉到轴承振动信号中的异常信息。 论文还详细介绍了几种神经网络模型，包括BP神经网络、IU_F神经网络以及Fuzzy-ART神经网络。BP神经网络虽然训练速度快，但存在收敛不稳定的问题。相比之下，径向基函数（RBF）神经网络在结构、性能和容错性上都有优势，更适合于故障模式的识别。而Fuzzy-ART网络则具备快速识别已学习对象的能力，但在诊断准确性上可能略逊于RBF神经网络和IU_F神经网络。 论文中构建了一个基于小波分析的神经网络智能诊断模型，首先利用小波包分析对滚动轴承的振动信号进行频域特征提取，形成特征向量，然后通过神经网络进行故障模式的识别。实际试验结果显示，该系统不仅能检测到轴承故障，还能准确识别出故障类型，表现出较高的诊断效能。 论文最后讨论了各种神经网络模型的优缺点，并指出基于小波分析和RBF神经网络的故障模式识别方法在机械故障诊断中具有更高的效率和准确性。关键词包括小波分析、小波包、BP神经网络、RBF神经网络、Fuzzy-ART神经网络以及故障诊断。这些技术的综合应用为未来机械设备的故障预测和健康管理提供了新的研究方向和实践基础。