基于小波包-神经网络的尾水管故障诊断

• 作者: 桂中华 陈林刚 韩凤琴
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 尾水管 小波包 故障诊断 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 机电与金属结构
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TK730.314|TP206.3
• 字数: 3519字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2005.03.016

摘要

尾水管水压脉动信号中包含与涡带紧密相关的低频信息.偏心涡带是引起尾水管振动故障的主要根源.傅立叶变换很难提取涡带的低频特征,为此采用小波包与神经网络相结合的方法,对尾水管信号进行小波包多层分解,以提取信号的特征信息,然后输入神经网络进行故障诊断.试验表明:该法能利用小波包时频局部聚焦分析能力和神经网络的自适应能力,对尾水管振动故障进行有效诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈林刚		3	41	2.0	3.0
2	韩凤琴		46	471	12.0	21.0
3	桂中华		10	341	9.0	10.0