基于小波包神经网络的发动机振动信号分析

被引：21

作者：

司景萍

郭丽娜

牛家骅

机构：

[1] 内蒙古工业大学能源与动力工程学院

来源：

振动测试与诊断. | 2013年 / 33卷 / 05期

关键词：

发动机; 振动信号; 测试系统; 小波包; BP神经网络;

D O I：

10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2013.05.019

中图分类号：

U472.42 [故障分析];

学科分类号：

082301 [道路与铁道工程];

摘要：

为了有效地对发动机运行状态进行监测,提出了一种基于小波包和神经网络相结合的发动机故障诊断方法。以某微型车用汽油发动机为研究对象,建立基于振动信号分析的测试试验系统,采集发动机正常工况和故障工况的振动特征参数。通过小波包对其进行分解和重构,提取出表征发动机工作状况的特征向量,作为训练样本数据和检验样本数据,输入BP神经网络并对其进行训练,实现了对所设发动机故障类型进行良好识别的预期效果。

引用

页码：763 / 769+909 +909

页数：8

共 8 条

[1]

An expert system for fault diagnosis in internal combustion engines using wavelet packet transform and neural network.[J].Jian-Da Wu;Chiu-Hong Liu.Expert Systems With Applications.2008, 3

[2]

基于小波包变换与样本熵的滚动轴承故障诊断 [J].