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作者：皮骏;刘鹏;胡超;
单位：中国民航大学通航学院;江苏航空职业技术学院航空工程学院;
摘要：针对滚动轴承故障诊断问题，提出遗传算法优化概率神经网络（GA-PNN）的诊断方法。首先，用遗传算法优化PNN网络中的散布常数。其次，从实验室采集到内环故障和正常状态下的滚动轴承振动信号，考虑到采集系统等存在缺陷因素，采用最小二乘法和指数平滑法消除振动信号中的漂移和微弱噪声。随后，提取多个时域特征参数，并根据参与建立诊断模型的输入变量不同而建立起6个不同模型。最后，利用GA-PNN和PNN对6个模型进行诊断并综合分析。研究结果表明：GA-PNN对6个模型的诊断效果均能达到95%以上，而PNN由于散布常数设置问题导致诊断结果差异较大；散布常数和输入变量均会影响PNN的诊断效果；从校验集收敛误差、测试集诊断准确率等角度出发，GA-PNN相比PNN更适宜滚动轴承故障诊断。
关键词：滚动轴承;;故障诊断;;概率神经网络;;遗传算法;;最小二乘法;;指数平滑法
基金资助：中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项资助（3122017056）
