关键字：主轴承;故障诊断;参数优化;麻雀搜索算法;BP神经网络

摘要：为进一步提高数控机床主轴承故障诊断精度，提出基于参数优化BP神经网络的数控机床主轴承故障诊断方法，利用麻雀搜索算法优化网络中所有的权值和阈值，改善网络在诊断过程中容易出现的收敛困难和陷入局部极值问题。首先，用小波包分解方法对采集的振动加速度信号进行处理，提取轴承故障能量特征值，再利用优化后的BP神经网络进行故障诊断。采用美国凯斯西储大学滚动轴承数据对该改进算法加以检验，实验结果表明，经参数优化后BP神经网络的诊断精度可达0.997,较优化前提升了0.384,具有很好的诊断效果。

卷号：v.45;No.209

期号：04

是否译文：否