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基于小波包能量特征向量神经网络的旋转机械故障诊断
被引:37
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
唐贵基
论文数:
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机构:
范德功
论文数:
引用数:
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机构:
胡爱军
王誉容
论文数:
0
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0
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0
机构:
华北电力大学
王誉容
机构
:
[1]
华北电力大学
来源
:
汽轮机技术
|
2006年
/ 03期
关键词
:
神经网络;
故障诊断;
旋转机械;
小波包特征向量:;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TH17 [机械运行与维修];
学科分类号
:
120111
[工业工程]
;
摘要
:
为精确诊断旋转机械的故障,提出一种基于小波包特征向量的神经网络故障诊断方法。用转子台信号模拟旋转机械故障,并对采集到的信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量,并以此为故障样本对3层BP网络进行训练,实现智能化故障诊断。实验结果表明训练好的神经网络能够很好地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。
引用
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页数:3
相关论文
共 3 条
[1]
人工神经网络在故障诊断系统中的应用
[J].
朱博
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机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用.[M].何正嘉等著;.高等教育出版社.2001,
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[1]
人工神经网络在故障诊断系统中的应用
[J].
朱博
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武汉数字工程研究所
朱博
;
胡燕
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赵永标
.
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2005,
(01)
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-95
[2]
小波熵及其在状态趋势分析中的应用
[J].
印欣运
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清华大学精密仪器及机械学系,清华大学精密仪器及机械学系,清华大学精密仪器及机械学系,清华大学精密仪器及机械学系北京,北京,北京,北京
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2004,
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[3]
机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用.[M].何正嘉等著;.高等教育出版社.2001,
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