文章摘要:针对齿轮箱的故障诊断的优化问题，提出了一种基于参数优化的变分模态分解（VMD）与卷积神经网络（CNN）相融合的故障诊断方法。该算法首先通过鲸鱼优化算法对VMD算法进行优化，之后通过正交实验法与粒子群优化算法进行了CNN模型中的重要参数进行优化，最后将分解后的得到的固有模态分量输入CNN模型中进行训练学习。诊断完成后得到训练与检测结果，其中经过算法优化后CNN模型的训练与检测准确率可达98.7%与95.7%，优于未优化的准确率94.3%与91.8%。通过对结果的分析验证出该算法的可行性以及在诊断成功率方面的优越性，实现了故障特征信息的自适应性提取，并将故障类型进行分类，最终实现齿轮箱故障诊断的智能化。

文章关键词:齿轮箱,故障诊断,变分模态分解,卷积神经网络,

项目基金:国家科技重大专项子课题（2019zx04055-001-014）,

论文作者:郗涛 杨威振 

作者单位:天津工业大学机械工程学院 

论文DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200521

论文分类号: TH132.41;TP183

相似文献:基于卷积门控循环网络的齿轮箱故障诊断.....作者:张龙,徐天鹏,王朝兵,易剑昱,甄灿壮,刊载期刊：《吉林大学学报(工学版)》
基于改进的VMD和CNN神经网络的光伏逆变器软故障诊断方法研究.....作者:姜媛媛,张书婷,刊载期刊：《电测与仪表》
VMD与谱峭度法在齿轮箱故障诊断中的应用.....作者:徐甜甜,孙文磊,王宏伟,余梦,刊载期刊：《机械科学与技术》
基于CNN的旋转叶片缺陷诊断方法.....作者:张继旺,王雪莉,谢海博,丁克勤,刊载期刊：《油气储运》
基于深度学习多样性特征提取与信息融合的行星齿轮箱故障诊断方法.....作者:金棋,王友仁,王俊,刊载期刊：《中国机械工程》
基于拉普拉斯金字塔和CNN的医学图像融合算法.....作者:吴帆,高媛,秦品乐,王丽芳,刊载期刊：《计算机工程与应用》
改进CNN的滚动轴承变工况故障诊断.....作者:赵小强,张亚洲,刊载期刊：《西安交通大学学报》
基于CNN模型的遥感图像复杂场景分类.....作者:张康,黑保琴,李盛阳,邵雨阳,刊载期刊：《国土资源遥感》
基于CNN多层面二阶特征融合的肺结节分类.....作者:李维,赵晓乐,段彦隆,刘利军,黄青松,刊载期刊：《计算机科学与探索》
基于FPGA的CNN图像识别加速与优化.....作者:齐延荣,周夏冰,李斌,周清雷,刊载期刊：《计算机科学》

相关文章:人工智能在智能制造中的应用.....作者:杨磊
大数据人工智能驱动图书馆知识服务和学科建设.....作者:姜爱蓉
商业航天背景下的遥感应用产业化.....作者:刘东升
Artificial Intelligence: Where Maybe Next Steps? “人工智能热”之后的冷静思考.....作者:Tony Qiu
Computational Analysis of the Voynich Manuscript 十五世纪伏尼契码的智能解析.....作者:Greg Kondrak
深度强化学习系列课程第四讲.....作者:汪荣贵
北京二号遥感卫星星座及其应用服务.....作者:屈鸿钧
第一讲：人工智能时代的刑事责任演变： 过去·现在·将来.....作者:刘宪权

文章来源：中国安全生产科学技术 网址: http://zgaqsckxjs.400nongye.com/lunwen/itemid-100871.shtml

上一篇： 预防医学与卫生学论文_习近平总书记关于疫情防控工作重要论述的精髓要义
下一篇： 电信技术论文_非完美CSI情况下大规模MIMO系统的下行链路能效优化