基于小波包能量特征向量神经网络的旋转机械故障诊断

• 作者: 唐贵基 王誉容 胡爱军 范德功
• 来源期刊: 汽轮机技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 故障诊断 旋转机械 小波包特征向量:
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 运行维护
• 页码范围: 215-217
• 页数: 3页
• 分类号: TP206.3
• 字数: 1838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5884.2006.03.020

摘要

为精确诊断旋转机械的故障,提出一种基于小波包特征向量的神经网络故障诊断方法.用转子台信号模拟旋转机械故障,并对采集到的信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量,并以此为故障样本对3层BP网络进行训练,实现智能化故障诊断.实验结果表明训练好的神经网络能够很好地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐贵基		192	2582	23.0	44.0
2	胡爱军		41	1181	15.0	34.0
3	范德功		5	85	5.0	5.0
4	王誉容		2	58	2.0	2.0