基于改进PSO-SOM-BPNN的机械故障诊断方法

摘要

本发明公开了基于改进PSO‑SOM‑BPNN的机械故障诊断方法，将信号处理技术和两类神经网络串联相结合进行旋转机械状态快速、精准识别的方案，对于被诊断的旋转机械，在采集到振动信号后，即刻对其用小波分析进行消噪，并通过小波包分解提取能量特征，期间对两者的基函数和分解层数进行了优选，然后将提取的能量特征作为SOM‑BPNN输入。采用自适应方式调节PSO算法的惯性权重和学习因子，并舍弃速度项对SOM‑BPNN参数进行优化，建立一种基于自适应无速度项粒子群优化的SOM‑BPNN机械故障诊断方法，实现了旋转机械高效、准确的诊断。