集成小波神经网络在故障诊断中的应用研究

被引：4

作者：

张松鹤 ^{[1
]}

罗跃纲 ^{[1
]}

闻邦椿 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连民族学院力学基础实验中心

[2] 东北大学

来源：

噪声与振动控制 | 2007年 / 06期

关键词：

振动与波; 故障诊断; 小波分析; 集成神经网络; 信息融合; 确诊率;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

以非线性Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并给出了具体的算法。基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的集成小波神经网络故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合。给出了系统的实现策略和子网络的组建原则。从诊断实例中可以看出,此诊断系统充分利用各种特征信息,可以有效的提高确诊率。

引用

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