小波神经网络法在柴油机故障诊断中的应用

• 作者: 周永 陈长征
• 来源期刊: 内燃机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 故障诊断 小波包 神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 页码范围: 89-91
• 页数: 3页
• 分类号: TK421.2|TP183
• 字数: 2713字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0909.2002.01.020

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈长征	沈阳工业大学机械工程学院	199	1777	21.0	34.0
2	周永	宝山钢铁公司技术中心设备所	3	38	2.0	3.0