基于小波神经网络的机械故障预测

• 作者: 刘亚娟 李洪智 王致杰
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 小波网络 机械故障 预测
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 试验分析
• 页码范围: 68-70
• 页数: 3页
• 分类号: TH13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-2539.2006.03.024

摘要

良好的局部放大特性和多分辨率学习特性使得小波神经网络比神经网络有更强的自适应能力、更快的收敛速度和更高的预报精度.本文构造了一个小波神经网络,给出了基于小波神经网络的机械故障趋势预测方法,并通过对煤矿提升机闸瓦间隙进行故障预测,验证其方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘亚娟		13	80	5.0	8.0
2	李洪智		12	87	5.0	9.0
3	王致杰	山东科技大学信息与电气工程学院	43	193	7.0	12.0