摘要：为解决BP神经网络收敛速度慢以及容易陷入局部最优解的问题，将遗传算法与BP神经网络相结合应用于轴系故障诊断中。首先设计了船舶柴油机轴系模拟实验平台，然后利用小波包分解技术分析了轴系故障时的振动信号，并将其能谱熵作为故障模式的特征向量，最后对轴系的4种运行状态进行了故障识别与分析。仿真结果表明，GA—BP算法预测精度要高于传统的BP算法，适用于轴系的状态监测和故障诊断。

关键词：故障诊断 bp神经网络 遗传算法 

单位：宁波大学海运学院 浙江宁波315211