基于小波包LVQ网络的传感器故障诊断

• 作者: 徐涛 王祁
• 来源期刊: 哈尔滨工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包 LVQ 神经网络 传感器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 8-10
• 页数: 3页
• 分类号: TH133|TP183
• 字数: 2290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0367-6234.2007.01.003

摘要

提出小波包分解提取各个节点特征能量与LVQ神经网络进行故障模式分类的传感器故障诊断方法.小波包三层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LVQ神经网络.通过正常状态及各种故障模式下的特征数据训练,LVQ网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过火箭发动机试车台液氢管路流量传感器数据对训练之后的LVQ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