基于小波包-神经网络的尾水管故障诊断

尾水管水压脉动信号中包含与涡带紧密相关的低频信息。偏心涡带是引起尾水管振动故障的主要根源。傅立叶变换很难提取涡带的低频特征,为此采用小波包与神经网络相结合的方法,对尾水管信号进行小波包多层分解,以提取信号的特征信息,然后输入神经网络进行故障诊断。试验表明:该法能利用小波包时频局部聚焦分析能力和神经网络的自适应能力,对尾水管振动故障进行有效诊断。