基于改进小波包分析的导航设备故障诊断的特征提取

• 作者: 李天伟 李春鑫 王苏 黄谦
• 来源期刊: 光电技术应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 故障诊断 小波包 神经网络 导航设备
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 56-58
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 1742字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1255.2005.04.015

摘要

针对故障诊断信号特征提取问题,提出了小波包分析的改进算法,该算法通过对小波包分解系数的重新排序,解决了小波包分析的频带混叠问题,给出了应用改进小波包分析进行故障诊断特征提取的算法,并在此基础上提出了基于改进小波包分析预处理的神经网络故障字典法.通过仿真比较,该方法剔除了样本信号的冗余成分,大幅度地减少了神经网络的规模,加快了网络的收敛速度,为导航设备故障诊断的特征提取提供了行之有效的手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李天伟	海军大连舰艇学院航海系	76	302	9.0	12.0
2	王苏	海军大连舰艇学院航海系	8	3	1.0	1.0