基于BP小波网络的故障模式识别

被引：3

作者：

唐贤瑛

张友亮

机构：

[1] 长沙交通学院计算机工程系

[2] 长沙交通学院计算机工程系长沙

[3] 长沙

来源：

计算机工程 | 2003年 / 07期

关键词：

BP小波网络; 故障; 模式识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP274.4 [];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ;

摘要：

提出了一类新的BP小波网络，该网络采用BP学习算法，可实现信号的小波变换、特征提取和模式分类，具有结构清晰、算法简便的特点。将该网络应用于柴油机的活塞-缸套故障模式识别，并与用一般BP网络识别的结果比较，表明该网络对于非平稳时变振动信号具有很好的模式识别能力。

引用

页码：94 / 95+145 +145

页数：3

共 6 条

[1] 用于信号逼近和分类的自适应周期小波神经网络 [J].

何强 ;

黄生 ;

毛士艺 ;

张有为 .

信号处理, 2000, (01) :42-45

[2] 基于小波神经网络的光谱数据压缩与分类研究 [J].

张永胜 ;

郁可 .

计算机研究与发展, 1999, (08) :78-82

[3] 一种自适应的小波神经网络 [J].

黄凤岗 ;

孙文彦 ;

玉莹 .

电子学报, 1998, (08) :143-145

[4] 小波包模糊聚类网络研究及应用 [J].

赵纪元 ;

何正嘉 ;

孟庆丰 ;

卢秉恒 ;

不详 .

西安交通大学学报 , 1998, (02) :3-5

[5] 小波神经网络的构造及其算法的鲁棒性分析 [J].

张邦礼，李银国，曹长修 .

重庆大学学报(自然科学版), 1995, (06) :88-95

[6]

设备状态监测与故障诊断的理论和实践[M]. 国防科技大学出版社 , 张雨, 2000

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