AdaBoost算法组合的GABP诊断模型在轴承故障中的运用

• 作 者: 胡超 沈宝国 杨妍 谢中敏
• 机 构: 江苏航空职业技术学院航空工程学院,江苏航空职业技术学院
• 出 处: 机床与液压
• 发表日期: 2021年2期
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 GABP-AdaBoost 因子分析 BP神经网络 Rolling bearing Fault diagnosis GABP-AdaBoos
• 基金项目: 江苏省自然科学基金项目(BK20180863),镇江市科技计划资助项目(NY2019017,GY2018029),2020年度院级课题(JATC20010103)

考虑到轴承故障难以诊断的问题,提出AdaBoost算法组合遗传算法优化的BP神经网络(GABP-AdaBoost)的诊断模型。利用遗传算法寻优能力对BP网络的权值与阈值进行优化,并用AdaBoost算法进行组合;采用UCI标准数据集对GABP-AdaBoost算法中的关键参数进行分析,并设置最优参数;用最小二乘法和指数平滑法消除轴承振动信号中的漂移和微弱噪声,并用因子分析法选择最优时域参数;使用GABP-AdaBoost算法对轴承故障样本进行诊断,并将GABP、BP、BP-AdaBoost作为对比算法。重