【摘 要】
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以大型直线振动筛侧帮裂纹为研究对象,利用小波分析对振动信号进行降噪处理和故障特征提取,设计系统故障诊断的BP神经网络,并用遗传算法对网络结构、参数和学习规则进行优化
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以大型直线振动筛侧帮裂纹为研究对象,利用小波分析对振动信号进行降噪处理和故障特征提取,设计系统故障诊断的BP神经网络,并用遗传算法对网络结构、参数和学习规则进行优化。通过样本训练和测试,这种小波遗传神经网络具有较高的故障识别能力、分类精度和速度。
Taking the large-scale linear shale shaker as the research object, the wavelet analysis is used to reduce the noise of the vibration signal and extract the fault features. The BP neural network is designed to diagnose the system faults. The genetic algorithm is used to optimize the network structure, parameters and learning rules. Through the sample training and testing, this wavelet genetic neural network has higher fault recognition ability, classification accuracy and speed.
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