AdaBoost算法组合的GABP诊断模型在轴承故障中的运用

来源：机床与液压杂志2021年第2期北京时间：

作者：胡超，沈宝国，杨妍，谢中敏

单位：江苏航空职业技术学院航空工程学院；江苏航空职业技术学院航空工程学院；江苏航空职业技术学院，镇江市无人机应用创新重点实验室；江苏航空职业技术学院航空工程学院；江苏航空职业技术学院航空工程学院

摘要：考虑到轴承故障难以诊断的问题，提出AdaBoost算法组合遗传算法优化的BP神经网络（GABP-AdaBoost）的诊断模型。利用遗传算法寻优能力对BP网络的权值与阈值进行优化，并用AdaBoost算法进行组合；采用UCI标准数据集对GABP-AdaBoost算法中的关键参数进行分析，并设置最优参数；用最小二乘法和指数平滑法消除轴承振动信号中的漂移和微弱噪声，并用因子分析法选择最优时域参数；使用GABP-AdaBoost算法对轴承故障样本进行诊断，并将GABP、BP、BP-AdaBoost作为对比算法。重复试验30次的结果表明：GABP-AdaBoost算法诊断效果达到90%以上但诊断时间较长； BP-AdaBoost算法诊断效果优于GABP且耗时较少；GABP-AdaBoost算法与BP-AdaBoost算法对重复诊断的波动敏感程度较低

关键词：滚动轴承;故障诊断;GABP-AdaBoost;因子分析;BP神经网络

基金资助：江苏省自然科学基金项目（BK20180863）;镇江市科技计划资助项目(NY2019017;GY2018029);2020年度院级课题（JATC20010103）