基于小波包-神经网络故障诊断系统研究

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英文篇名：Study of Fault Diagnosis System Based on Wavelet Packet-neural Network 中文刊名：南京理工大学学报(自然科学版) 英文刊名：Journal of Nanjing University of Science and Technology 作者：王树亮 ; 王东 ; 冯珍 ; 郝月照 ; 刘桂林 英文作者：WANG Shu liang 1 ; WANG Dong 2 ; FENG Zhen 2 ; HAO Yue zhao 3 ; LIU Gui lin 4 (1.Department of Computer Science and Technology ; Jiangsu Teachers' University of Technics ; Changzhou 213001 ; China ; 2.School of Electromechanical Engineering ; Xidian University ; Xi'an 710071 ; China ; 3.Laboratory of Automation ; Xianxi Lvliang Electric Power Filiale Company ; Lishi 033000 ; China ; 4.Xianxi Coal Imports and Exports Company ; Taiyuan 030026 ; China) 中文关键词：特征 ; 旋转机械 ; 小波包 ; 故障诊断 ; 神经网络 英文关键词：features ; rotating machinery ; wavelet packet ; fault diagnosis ; neural network 出版日期：2004-08-30 机构：江苏技术师范学院计算机科学与技术系,西安电子科技大学机电工程学院,西安电子科技大学机电工程学院,山西吕梁电力分公司自动化研究室,山西煤炭进出口公司 江苏常州213001 ,陕西西安710071 ,陕西西安710071 ,山西离石033000 ,山西太原030026 年：2004 期：04 出版单位：南京理工大学学报(自然科学版)

摘要

建立了旋转机械故障诊断的神经网络模型 ,采用小波包分解方法提取特殊频段上的能量作为特征值为神经网络的输入模式 ,模型具有通用性。并且应用于旋转机械故障样本的识别计算 ,结果表明该方法在故障诊断中是有效的。
The models of neural network recognition to fault diagnosis of rotating machinery are developed.The features of special frequency segment of the signal picked up by the method of wavelet packets decomposition are used as the inputs of neural network.The model can recognize and compute fault swatch of rotating machinery.The analysis of the experimental data proves that the proposed method is efficient.

引文

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