融合小波和神经网络的发动机转子系统故障诊断

• 作者: 康志亮 袁世学 许丽佳
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 航空航天
• 关键词: 故障诊断 小波分析 神经网络 转子系统 特征选择
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 84-87,91
• 分类号: V263+.6
• 字数: 4371字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2011.01.020

摘要

针对发动机转子系统不平衡、碰磨、油膜渦动3类故障,提出了一种融合小波与神经网络的故障诊断诊断算法.首先利用小波提取转子系统振动信号在各个频带上的能量特征信息,对能量特征采用B&B搜索算法进行特征选择之后,再利用BP神经网络识别转子系统的故障模式.实验结果表明,该方法对转子系统故障具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康志亮	四川农业大学信息与工程技术学院	25	142	8.0	10.0
2	许丽佳	四川农业大学信息与工程技术学院	35	411	12.0	19.0
3	袁世学		1	3	1.0	1.0