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小波神经网络法在柴油机故障诊断中的应用
被引:8
作者
:
陈长征
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
沈阳工业大学机械工程学院
陈长征
周永
论文数:
0
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0
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0
机构:
沈阳工业大学机械工程学院
周永
机构
:
[1]
沈阳工业大学机械工程学院
[2]
宝山钢铁公司技术中心设备所
来源
:
内燃机学报
|
2002年
/ 01期
关键词
:
柴油机;
故障诊断;
小波包;
神经网络;
D O I
:
10.16236/j.cnki.nrjxb.2002.01.020
中图分类号
:
TK428 [检修与维护];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
摘要
:
用小波分析作信号处理手段提取柴油机振声信号特征量 ,以神经网络作为故障模式识别手段 ,进行了柴油机故障的振声诊断方法研究。针对柴油机振声信号的非平稳时变特性 ,应用小波理论中的小波包方法对其进行处理 ,结果表明小波分析是比傅里叶分析更为有效的处理柴油机振声这类非平稳信号的方法。在此基础上 ,研究了用神经网络实现根据小波包分解结果识别柴油机故障状态的方法。
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页码:89 / 91
页数:3
相关论文
共 2 条
[1]
基于小波分析技术的通风机振动故障诊断研究
[J].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
陈长征
;
杨璐
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
沈阳工业大学
杨璐
.
风机技术,
1999,
(06)
:34
-36
[2]
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,
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共 2 条
[1]
基于小波分析技术的通风机振动故障诊断研究
[J].
论文数:
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机构:
陈长征
;
杨璐
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沈阳工业大学
杨璐
.
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