基于小波神经网络的故障诊断方法研究

• 作者: 孙士慧 田佳禾 赵仕俊
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包 神经网络 遗传算法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 43-46
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2008.05.012

摘要

研究了基于小波分析和神经网络松散型结合的故障诊断方法.用信号的小波包分解结果作为神经网络的输入特征向量,采用遗传算法对神经网络的参数进行全局优化,最后用训练过的神经网络进行故障诊断.仿真结果表明,该方法较L-M算法有更高的计算速度和精度.将该方法应用于平流泵故障诊断,证实了它的可行性和有效性..