基于小波包特征向量弹性BP算法的故障诊断

• 作者: 刘小贞 王继选 祝晓燕 赵冉
• 来源期刊: 汽轮机技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 转子 故障诊断 弹性BP算法 小波包特征向量
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 运行维护
• 页码范围: 437-439
• 页数: 3页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 2829字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5884.2008.06.013

摘要

为精确诊断转子故障,采用了基于小波包能量特征向量的弹性BP神经网络和最速下降BP算法神经网络的故障诊断方法,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,对样本进行3层BP网络训练,实现智能化故障诊断.结果表明采用改进的BP算法优于最速下降BP算法,训练的网络可以很好地诊断转子故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝晓燕		33	189	7.0	12.0
2	王继选		2	10	2.0	2.0
3	刘小贞		12	56	6.0	7.0
4	赵冉		4	90	3.0	4.0