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基于自适应神经网络—小波包熵的轴承故障诊断
摘要：
轴承故障是机械系统中的常见问题，其会导致系统运行不稳定、寿命缩短、机器停机等严重后果，因此轴承故障的快速准确诊断对保证机械设备的稳定运行和延长设备使用寿命具有重要意义。本文提出了一种基于自适应神经网络和小波包熵的轴承故障诊断方法。该方法能够有效地提高轴承故障的准确性和稳定性，为工程实践提供了一种新的解决方案。
关键词：自适应神经网络；小波包熵；轴承故障诊断；深度学习；特征提取；模式识别
1.引言
近年来，机械设备在国民经济发展中发挥着越来越重要的作用，轴承作为机械设备中的核心部件，其正常运行对于保证机械设备的正常工作至关重要。然而，由于轴承长期运转会受到磨损或者其他因素的影响，就有可能发生故障现象，如果不能及时识别和处理，将会带来极大的经济损失和安全隐患。因此，对于轴承故障的准确诊断具有十分重要的意义。
传统的轴承故障诊断主要依赖于专业技术人员的经验判断，但是由于轴承故障的复杂性和多样性，传统的诊断方法往往无法达到较高的准确度。随着科学技术和计算能力的不断提高，利用深度学习和神经网络等技术进行轴承故障诊断逐渐成为研究热点。
2.研究内容
本文基于自适应神经网络和小波包熵进行轴承故障诊断。具体步骤如下：
2.1数据采集
采用加速度传感器采集轴承的振动信号，通过实验测试，采集到了幅值、频率、相位等多种特性的信号数据，包括正常情况下的振动信号以及故障状态下的振动信号。
2.2特征提取
将采集到的信号数据进行特征提取，提取出特征值，本文选择采用小波包变换对信号进行分析，得到响应频段中子带的包熵作为特征值，提高了信号特征的精度和准确度。
2.3自适应神经网络模型构建
本文采用自适应神经网络进行轴承故障诊断。自适应神经网络是一种能够不断学习和自适应调整的神经网络模型，能够有效地处理大量的复杂数据，具有较高的泛化能力和准确性。在本文中，将得到的特征向量输入到自适应神经网络中进行训练，得到训练好的神经网络模型。
2.4模型评估
为验证模型的性能，本文利用实验数据进行测试和评估，包括正常和故障状态下的轴承振动信号样本数据集，分别将样本数据集输入到训练好的神经网络模型中进行分类识别，并统计分类的准确率和误诊率等指标。
3.实验结果与分析
在本文的实验中，使用Matlab软件进行自适应神经网络及小波包变换的编程及数据分析处理，其实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地提高轴承故障的准确性和稳定性。具体表现在以下几方面：
3.1特征提取结果
通过小波包变换得到的子带包熵特征能够有效地区分轴承运行状态，具有较高的准确度和稳定性。与传统的特征提取方法相比，小波包变换方法具有更高的效率和性能。
3.2模型分类结果
通过实验测试，利用自适应神经网络模型对正常和故障状态下的轴承振动信号进行分类，达到了较高的准确率。同时，本方法还可以很好地处理数据集的复杂性和噪声干扰。
4.结论和展望
本文基于自适应神经网络和小波包熵提出了一种新的轴承故障诊断方法。实验结果表明，该方法能够有效地提高轴承故障的准确性和稳定性，并为工程实践提供了一种有效的解决方案。但是，本方法仍然存在一定的局限性，如需进一步提高方法的准确性和泛化能力，有必要进一步完善所构建的神经网络模型，并尝试不同的特征提取方法和算法模型。