基于改进小波神经网络的故障识别方法研究

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1、华北皂力大学硕t学位论文摘要小波神经网络结合了神经网络的自学习特性和小波的局部特性，具有良好的自适应分辨性和良好的容错能力，因此在故障诊断领域得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络多采用误差反向传播学习算法对网络进行训练，网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点。针对这些缺点，本文将遗传算法引入到小波神经网络中，提高了小波神经网络的全局搜索能力。本文首先介绍了人工神经网络和小波分析的基础理论，建立了集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络，并对其算法进行了推导；然后将遗传算法引入到小波神经网络，对网络进行改进，应用遗传算法得到网络的初始值，以期得

2、到全局最优值；最后将改进的小波神经网络应用到故障诊断中，验证改进了的小波神经网络在故障诊断中的可行性和有效性。关键词：小波神经网络，故障诊断，遗传算法ABSTRACTWaveletNeuralNetworks@，N№isoneofthemostwidelyusedNeuralNetwork(ⅫN)model．TheNNhasthemeritsofself-lemmingandself-organization，whereaswaveletanalysishastheabilityoflocalcharacteristic，combiningth

3、eirmerits，WNNWasputforward．Therefore，someimprovementoftheconvergencerateandfaulttoleranceofthenetworkisachievedthroughtuningthewaveletbasisadaptively．However,Ⅵ删basedonback-propagation(BP)learningalgorithmiseasytofall．intolocalminimumvalueandtheconvergencespeedisslow．Genetica

4、lgorithm(GA)isaglobalsearchalgorithm．CombiningGAwithWNNcouldovercomethedrawbackofWNNandimprovetheglobalsearchabilityoftheWNN．Thetheoryofartificialneuralnetworkandwaveletanalysisisintroducedfirstly,thentheWNNisconstructedandthealgorithmisdeduced．TheoriginalparametersoftheWNNi

5、sobtainedbymakinguseoftheGAtolocalizeagoodregion，afterthis，thegradientdescentalgorithmisemployedtofindanoptimalsolutioninthatregion．Finally,theimprovedWNNisappliedtOthefaultdiagnosisofbearing，gearboxandpistoncompressor,theresultsshowedthattheimprovedWNNisfeasibleandeffective

6、．LiJinru(controltheoryandcontrolengineering)DirectedbyProf．LiuYibingKEYWORDS：Waveletneuralnetwork,Faultdiagnosis，Geneticalgorithm华北皂力大学硕t学位论文摘要小波神经网络结合了神经网络的自学习特性和小波的局部特性，具有良好的自适应分辨性和良好的容错能力，因此在故障诊断领域得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络多采用误差反向传播学习算法对网络进行训练，网络收敛速度慢且容易陷入局部极小点。针对这些缺点，本文将遗传算法引入到小

7、波神经网络中，提高了小波神经网络的全局搜索能力。本文首先介绍了人工神经网络和小波分析的基础理论，建立了集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络，并对其算法进行了推导；然后将遗传算法引入到小波神经网络，对网络进行改进，应用遗传算法得到网络的初始值，以期得到全局最优值；最后将改进的小波神经网络应用到故障诊断中，验证改进了的小波神经网络在故障诊断中的可行性和有效性。关键词：小波神经网络，故障诊断，遗传算法ABSTRACTWaveletNeuralNetworks@，N№isoneofthemostwidelyusedNeuralNetwork(

8、ⅫN)model．TheNNhasthemeritsofself-lemmingandself-organization，whereaswavelet