基于FastICA的遗传径向基神经网络轴承故障诊断研究

摘要：

针对电机轴承故障诊断效率低和诊断结果准确率不高的问题,提出一种基于FastICA的遗传径向基神经网络的优化算法.利用独立分量分析算法,将信号分离成多个独立的信号源;根据独立信号源构建独立特征向量;将分离所得的独立信号源作为样本,输入到遗传算法优化后的径向基神经网络中进行故障识别,并与其他分类算法比较.实验结果表明,对于电机轴承多信号的故障诊断,该算法具有更好的故障诊断能力.

关键词：径向神经网络;快速独立分量分析;遗传算法;故障诊断

所属期刊栏目：49

分类号：TH17

资助基金：山东省自然科学基金项目ZR2016EEM20

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：188-192