基于最优小波包与SOM-BP融合的柴油机故障诊断

• 作者: 兰海龙 潘宏侠 龚明
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包 最优小波包 SOM-BP复合神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 278-280
• 分类号: TP183
• 字数: 2297字
• 语种: 中文

摘要

柴油机振动信号具有非平稳性,用最优小波包将不同故障的振动信号分解到不同频段.提取各频段的能量组成特征向量输入SOM-BP神经网络,通过神经网络输出结果判别柴油机的故障类型.与BP网络的训练结果相比较,证明将最优小波包分解与SOM-BP神经网络相结合的方法可以得到更好的分类结果,有一定的工程实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘宏侠	中北大学机械工程与自动化学院	359	2630	23.0	34.0
2	龚明	中北大学机械工程与自动化学院	5	13	2.0	3.0
3	兰海龙	中北大学机械工程与自动化学院	3	19	2.0	3.0