基于小波特征提取和概率神经网络的机械故障诊断

• 作者: 王云松
• 来源期刊: 江苏技术师范学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 小波特征提取 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 20-24
• 分类号: TB533.1|TP206.3
• 字数: 3308字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8522.2011.06.005

摘要

论述了基于离散小波变换系数的特征提取和概率神经网络在机械故障诊断中的应用。该方法利用离散小波获取振动信号各有效频带的能量作为故障参数,用概率神经网络构建设备运行状态模型,根据历史数据确定故障值并设置故障参数。实验结果从应用程序对轴承故障诊断表明,相比传统方法,该方法能够有效地提取测试信号内在的重要信息内容,并增加机械整体故障诊断的准确性,在机械设备故障处理系统中有良好的应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王云松	江苏技术师范学院电气信息工程学院	4	2	1.0	1.0