小波神经网络及其在故障诊断中的应用

被引：7

作者：

朱云芳

戴朝华

付攀

机构：

[1] 西南交通大学峨眉校区计算机系

[2] 西南交通大学电气工程学院

[3] 西南交通大学机械工程学院

来源：

关键词：

小波变换; 神经网络; 刀具状态监测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

采用小波神经网络的松散型结合对刀具进行故障诊断 ,首先对AE信号进行小波分解 ,提取了 5个频段的均方根值作为神经网络的输入 ,来识别刀具磨损状态。试验表明基于小波神经网络的刀具故障诊断是有效的。

引用

页码：31 / 32

页数：2

共 5 条

[1]

柳松青 .

[2]

谢平 ;

刘彬 .

[3]

郑海波 ;

陈心昭 ;

李志远 ;

朱忠奎 ;

何世娣 .

[4]

神经网络技术及应用.[M].党建武编著;.中国铁道出版社.2000,

[5]

基于神经网络的智能诊断.[M].虞和济等著;.冶金工业出版社.2000,