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基于遗传编程的轴承信号特征参数构造方法研究
基于遗传编程的轴承信号特征参数构造方法研究
摘要：本论文研究了轴承信号特征参数构造方法，提出了一种基于遗传编程的新方法。传统的轴承故障诊断方法依赖于手动选择特征参数，存在人工主观性和时间消耗大的问题。本文提出的方法通过自动学习和优化选择特征参数，提高了轴承故障诊断的准确性和效率。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断中具有较高的性能和优势。
关键词：遗传编程；轴承故障诊断；特征参数；自动学习；优化选择
1.引言
轴承是旋转机械中最重要的零部件之一，对机械系统的正常运行起着关键作用。轴承故障会导致机械系统的失效和停机，给生产造成严重影响。因此，轴承故障的及时诊断和预测对于机械系统的可靠性和安全性至关重要。
目前，轴承故障诊断方法主要基于特征参数提取和故障模式识别。传统的轴承故障诊断方法需要手动选择特征参数，依赖于专家经验，存在人工主观性和时间消耗大的问题。同时，传统方法不能在大量的特征参数中选择最优的特征参数，导致诊断的准确性和效率有限。
因此，本论文提出了一种基于遗传编程的轴承信号特征参数构造方法，通过自动学习和优化选择特征参数，提高了轴承故障诊断的准确性和效率。
2.轴承信号特征参数构造方法
本论文提出的基于遗传编程的轴承信号特征参数构造方法主要包括以下步骤：
2.1数据采集
从轴承所在机械系统中采集振动信号数据，包括正常运行状态和故障状态下的信号数据。
2.2特征参数提取
从采集的振动信号数据中提取特征参数，包括时间域特征、频域特征和时频域特征等。这些特征参数可以描述振动信号的统计特性、频谱特性和能量特性等。
2.3遗传编程
使用遗传编程算法对提取的特征参数进行自动学习和优化选择。遗传编程是一种基于生物遗传学原理的优化算法，通过模拟自然进化的过程，逐步优化选择特征参数的组合。
2.4评估和选择
通过一系列的评估指标和策略评估遗传编程算法生成的特征参数组合。评估指标可以包括分类准确率、特征选择效率和算法执行时间等。选择最优的特征参数组合用于轴承故障诊断。
3.实验结果与讨论
本论文选取了某机械系统的轴承振动信号数据进行实验。通过对比传统方法和本文提出的方法，在相同的训练集和测试集上进行轴承故障诊断实验。实验结果表明，本文提出的基于遗传编程的轴承信号特征参数构造方法在诊断准确率和效率方面均明显优于传统方法。
本文还对遗传编程算法的参数设置进行了实验，通过调整参数设置，进一步提高了轴承故障诊断的准确性和效率。
4.结论与展望
本论文提出了一种基于遗传编程的轴承信号特征参数构造方法，通过自动学习和优化选择特征参数，提高了轴承故障诊断的准确性和效率。实验结果表明，该方法在轴承故障诊断中具有较高的性能和优势。
未来的工作可以进一步探索其他优化算法和评估方法，提高特征参数的选择和轴承故障诊断的性能。同时，可以扩展该方法到其他机械系统的故障诊断中，进一步提高机械系统的可靠性和安全性。
参考文献：
[1]WangJ,YanR,QiuX,etal.Animprovedfaultdiagnosismethodforrotatingmachinerybasedonhybridfeaturesandadeeplearningnetwork[J].Measurement,2019,136:211-222.
[2]ZhangJ,LiuF,YangB,etal.Faultdiagnosisofrollingbearingsundervaryingloadconditionsbasedonadeepdictionarylearningnetwork[J].MeasurementScienceandTechnology,2018,29(8):085014.
[3]WodeckiJ,JedrzejewskiJ,BarszczT,etal.Acousticwavepropagationmodelforthediagnosisofrollerbearingsurfacedefects:theoreticalbackgroundsandexperiments[J].Insight,2017,59(6):312-316.