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基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别
基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别
摘要：随着工业技术的发展，机械设备的磨损状态识别成为了一个重要的研究内容。本文提出了一种基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别方法。首先，利用小波包将原始信号进行多尺度的分解，得到不同频率和时间段上的子信号。然后，将子信号输入到SOM神经网络中进行聚类和分类，从而实现对截齿磨损状态的识别。实验证明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，并且在实际工程中具有一定的应用前景。
关键词：截齿磨损，小波包，SOM神经网络，状态识别
1.引言
磨损状态识别是指利用机器学习方法对机械设备的状态进行分类和识别的过程。其主要目的是通过监测和分析机械设备的振动信号、声波信号等信息，实现对其磨损程度、寿命等重要参数的预测和评估。在实际工程中，磨损状态识别对于设备的维护和故障预警具有重要意义。
2.研究内容
本文提出了一种基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别方法。该方法主要分为两个步骤：小波包分解和SOM神经网络训练。
2.1小波包分解
小波包是小波变换的一种扩展形式，它可以将信号在不同频率和时间段上进行分解。在截齿磨损状态识别中，我们可以利用小波包将原始信号分解为不同尺度上的子信号。
首先，将原始信号进行预处理，去除噪声和干扰。然后，选择合适的小波基函数和尺度参数，对信号进行小波包分解。通过分析不同尺度上的子信号，我们可以获取到不同频率和时间段上的磨损特征信息。
2.2SOM神经网络训练
SOM神经网络是一种无监督学习算法，它通过自组织的方式将输入样本映射到一个二维的拓扑结构中。在截齿磨损状态识别中，我们可以利用SOM神经网络对小波包分解得到的子信号进行聚类和分类。
首先，将子信号输入到SOM神经网络中进行训练。在训练过程中，SOM神经网络会自动调整网络的权值和拓扑结构，使得相似的子信号能够映射到相近的神经元上。通过训练，我们可以得到一组聚类和分类好的神经元，每个神经元代表一种磨损状态。
然后，将待识别的子信号输入到训练好的SOM神经网络中进行映射。根据子信号所映射到的神经元的位置，我们可以判断出该子信号所对应的磨损状态。
3.实验结果与分析
本文利用实际工程中采集到的截齿磨损信号进行了实验证明。实验结果表明，基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别方法具有较高的准确性和鲁棒性。与传统的方法相比，该方法能够更好地提取磨损特征，并且对于不同的磨损状态具有较好的区分度。
4.应用前景
基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别方法具有一定的应用前景。首先，该方法可以用于截齿磨损状态的在线监测和预警，实现对机械设备的实时维护。其次，该方法还可以用于截齿磨损状态的故障诊断和评价，帮助工程师判断设备的寿命和剩余使用年限。
综上所述，本文提出了一种基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别方法，并进行了实验验证。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，并且在实际工程中具有一定的应用前景。