基于小波包和神经网络的瓦斯传感器故障诊断

• 作者: 赵金宪 金鸿章
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包分解 神经网络 故障诊断 瓦斯传感器
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 80-82
• 分类号: TP206
• 字数: 2880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9787.2010.05.025

摘要

针对瓦斯传感器常见的故障,提出了基于小波包和神经网络的故障诊断方法.通过对瓦斯传感器的输出信号进行三层小波包分解,得到8个不同频段的分解信号,再对其进行特征提取得到一个八维的特征向量,作为故障样本对三层神经网络进行训练,建立故障类型分类器,对瓦斯传感器故障进行诊断.仿真结果表明:该方法可以准确地诊断出故障类型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金鸿章	哈尔滨工程大学自动化学院	182	2593	27.0	40.0
2	赵金宪	哈尔滨工程大学自动化学院	52	183	8.0	11.0