基于小波包能量谱-神经网络的液压泵故障诊断

被引：15

作者：

毋文峰

王汉功

陈小虎

机构：

[1] 第二炮兵工程学院室

来源：

液压与气动 | 2006年 / 12期

关键词：

液压泵; 故障诊断; 振动信号; 小波包; RBF网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH137.51 [液压马达、液压缸和泵];

学科分类号：

080401 ; 080704 ;

摘要：

针对利用振动信号进行液压齿轮泵故障诊断,介绍了振动信号的小波包能量谱分析,指出了振动信号的小波包能量谱分析可以进行齿轮泵故障模式的识别,研究了利用RBF网络对振动信号的小波包能量谱进行模式学习和识别的方法,并建立了相应的RBF网络。试验表明小波包能量谱分析-RBF网络方法可对液压齿轮泵的常见故障进行识别和诊断。

引用

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