小波神经网络在电牵引采煤机故障诊断中的应用

提出一种基于小波神经网络非线性观测器的故障检测方法,它把信号分析和数学模型结合在一起进行分析,并利用小波信号对输入信号的去噪功能和人工神经网络的自学习本领,获得系统输入输出的非线性动力学特性,实时计算残差和进行逻辑判断。这种方法可提高电机故障检测的速度和准确率。通过对电牵引采煤机电机模型结构损伤故障的仿真研究表明,该方法是可行的。