基于小波包神经网络的传感器故障诊断方法

• 作者: 徐涛 王祁
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包 神经网络 传感器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 1060-1064
• 页数: 5页
• 分类号: TH133|TP183
• 字数: 3493字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2006.04.034

摘要

讨论了小波包神经网络在传感器故障诊断中的应用问题.文中提出了将小波包分解提取各个节点特征能量与RBF神经网络进行模式分类的传感器故障诊断方法.通过三层小波包分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障的瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练RBF神经网络.通过各种故障模式特征数据的训练,RBF网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过工业锅炉流量传感器数据对训练之后的RBF神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王祁	哈尔滨工业大学自动化测试与控制系	135	1746	24.0	33.0
2	徐涛	哈尔滨工业大学自动化测试与控制系	14	215	8.0	14.0