集成小波神经网络在故障诊断中的应用研究

• 作者: 张松鹤 罗跃纲 闻邦椿
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 故障诊断 小波分析 集成神经网络 信息融合 确诊率
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TP206+.3
• 字数: 2889字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2007.06.021

摘要

以非线性Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并给出了具体的算法.基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的集成小波神经网络故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合.给出了系统的实现策略和子网络的组建原则.从诊断实例中可以看出,此诊断系统充分利用各种特征信息,可以有效的提高确诊率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闻邦椿		749	9265	41.0	55.0
2	罗跃纲	大连民族学院力学基础实验中心	30	717	19.0	26.0
6	张松鹤	大连民族学院力学基础实验中心	18	182	8.0	13.0