基于偏最小二乘回归和人工神经网络的齿轮箱故障诊断

摘要

提出了一种偏最小二乘回归(PLSR)与人工神经网络(ANN)相结合的故障诊断方法,并将此方法应用于齿轮箱的故障诊断中.首先建立齿轮箱运行状态的PLSR模型,然后建立ANN模型,利用PLSR模型残差和系统参数对ANN进行训练,最后,运用此ANN对齿轮箱实施故障诊断.实验结果表明,该方法能有效地诊断出齿轮箱故障.此外,还将该方法与基于主成分分析(PCA)和ANN的故障诊断方法进行了比较.结果表明,二者诊断精度相同,但作者提出的方法具有更高的模型精度.