一种基于加权分段随机汇池网络的轴承早期故障诊断方法

本发明请求保护一种基于加权分段随机汇池网络的轴承早期故障诊断方法，属于故障诊断领域。本发明引入基于维纳滤波的最小均方自适应算法，构建加权分段双稳随机汇池网络模型。第一次优化策略中，选取稀疏测度基尼指数作为评价指标，基于四阶龙格库塔算法求解模型的输出，利用粒子群优化算法搜素随机汇池网络模型单元子系统的最优参数对。第二次优化策略中，将上述最优参数对和原始信号输入到加权分段双稳随机汇池网络模型中，并向网络各单元中加入独立同分布的高斯白噪声，利用噪声增强微弱信号特征，实现未知轴承故障的检测。本发明噪声利用能力和抗噪鲁棒性强，且不需要轴承先验知识便可以精确找出能够表征轴承故障特征并使其增强。