基于小波包神经网络的发动机振动信号分析

• 作者: 司景萍 牛家骅 郭丽娜
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 交通运输
• 关键词: 发动机 振动信号 测试系统 小波包 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 763-769
• 页数: 7页
• 分类号: U472.42|TB533+2|TH113
• 字数: 5427字
• 语种: 中文

摘要

为了有效地对发动机运行状态进行监测,提出了一种基于小波包和神经网络相结合的发动机故障诊断方法.以某微型车用汽油发动机为研究对象,建立基于振动信号分析的测试试验系统,采集发动机正常工况和故障工况的振动特征参数.通过小波包对其进行分解和重构,提取出表征发动机工作状况的特征向量,作为训练样本数据和检验样本数据,输入BP神经网络并对其进行训练,实现了对所设发动机故障类型进行良好识别的预期效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	司景萍	内蒙古工业大学能源与动力工程学院	43	317	11.0	16.0
2	郭丽娜	内蒙古工业大学能源与动力工程学院	11	44	4.0	6.0
3	牛家骅	内蒙古工业大学能源与动力工程学院	5	39	4.0	5.0